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Titre original :
Anonymizing Health Data: Case Studies and Methods to Get You Started
Contenu du livre :
Mis à jour en août 2014, cet ouvrage pratique présente des méthodes éprouvées d'anonymisation des données de santé afin d'aider votre organisation à partager des ensembles de données significatifs, sans exposer l'identité des patients. Les experts Khaled El Emam et Luk Arbuckle vous guident à travers une méthodologie basée sur le risque, en utilisant des études de cas de leurs efforts pour dépersonnaliser des centaines d'ensembles de données.
Les données cliniques sont précieuses pour la recherche et d'autres types d'analyses, mais les rendre anonymes sans compromettre la qualité des données est délicat. Ce livre présente des techniques pour traiter différents types de données, en se basant sur l'expérience des auteurs avec un registre mère-enfant, des résumés de sortie de patients hospitalisés, des demandes d'assurance maladie, des bases de données de dossiers médicaux électroniques et le registre des catastrophes du World Trade Center, entre autres.
⬤ Comprendre les différentes méthodes pour travailler avec des ensembles de données transversales et longitudinales.
⬤ Évaluer le risque que des adversaires tentent de réidentifier des patients dans des ensembles de données anonymes.
⬤ Réduire la taille et la complexité d'ensembles de données massifs sans perdre d'informations clés ou mettre en péril la vie privée.
⬤ Utiliser des méthodes pour rendre anonymes les données textuelles libres non structurées.
⬤ Réduire les risques inhérents aux données géospatiales, sans omettre les informations sanitaires essentielles basées sur la localisation.
⬤ Examiner les moyens d'anonymiser les informations de codage dans les données de santé.
⬤ Apprendre le défi que représente l'établissement de liens anonymes entre des ensembles de données connexes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781449363079 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2014 |
| Nombre de pages : | 150 |
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