Waarom het anonimiseren van patiëntdata cruciaal is voor ziekenhuizen
Anonimiseren via een applicatie, zoals Datadash, is een van de veiligste methoden om gevoelige patiëntgegevens te beschermen. Gegevens die voldoende zijn geanonimiseerd vallen niet langer onder de AVG-wetgeving, waardoor ze voor verschillende doeleinden kunnen worden gebruikt. Maar wat houdt anonimiseren via een applicatie precies in en waarom is het zo belangrijk voor ziekenhuizen om data te anonimiseren?
Wat is het anonimiseren van data?
Bij het anonimiseren van data via een applicatie worden gegevens zodanig ‘bewerkt’ dat zij niet meer aan een patiënt gekoppeld kunnen worden. Dit vaak ter bescherming van de privacy. Doordat de privacygevoelige gegevens geanonimiseerd zijn kunnen deze gegevens uiteindelijk gebruikt worden voor bijvoorbeeld onderzoeks, test – of analysedoeleinden.
Voordelen van anonimiseren van data in ziekenhuizen
Privacy
Privacygevoelige gegevens kunnen betrokken worden bij datalekken. Dit kan leiden tot aanzienlijke financiële schade voor zowel de slachtoffers als de zorgorganisaties die verantwoordelijk worden gehouden voor het lekken van de gegevens. Anonimisering helpt dit te voorkomen, omdat de gegevens die worden gelekt, niet langer herleidbaar zijn naar specifieke individuen. Niet alleen namen of leeftijden worden geanonimiseerd, maar ook geslacht of etniciteit worden verwijderd of verborgen.
Wet en regelgeving
Sinds 25 mei 2018 is de wet Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van toepassing. Dat betekent dat in de hele Europese Unie (EU) dezelfde privacywetgeving geldt. De vernieuwde privacywet brengt nieuwe verplichtingen met zich mee. Het niet naleven van deze voorschriften kan leiden tot aanzienlijke boetes. Door gegevens te anonimiseren via een applicatie als Datadash, voldoet een organisatie beter aan de regelgeving, wat het risico op hoge boetes verkleint. Als geanonimiseerde gegevens openbaar worden gemaakt, kan de organisatie stellen dat er geen inbreuk op de privacy is geweest, omdat de gegevens niet herleidbaar zijn naar specifieke personen.
Vertrouwen
Anonimiseren via een applicatie bevorderd ook een proactieve benadering van gegevensbescherming en dit laat zien dat we de privacy van patiënten serieus nemen. Wat bouw je hiermee op? Juist, vertrouwen! Vooral in de zorg is het opbouwen van vertrouwen cruciaal. Je wilt zekerheid dat er zorgvuldig met jouw gegevens worden omgegaan. Dit kan ook positieve gevolgen hebben voor de reputatie wat op zijn beurt financiële voordelen oplevert, zoals het behouden van patiënten en het vermijden van negatieve publiciteit.
Risicobeheer
Een datalek kan de reputatie van een ziekenhuis ernstig schaden, vooral als gevoelige informatie zoals medische dossiers, financiële gegevens of persoonlijke identificeerbare informatie wordt gelekt. Door persoonsgegevens te anonimiseren via een applicatie, kunnen bedrijven de ernst van de potentiële schade beperken. Een datalek van geanonimiseerde gegevens zal minder vertrouwen van patiënten of partners beschadigen, omdat er geen directe dreiging is voor hun privacy.
Testen van software
Anonimiseren via een applicatie kan bijdragen aan onderzoeks- en analysedoeleinden. Dit is echter niet de enige situatie waarin het anonimiseren van data van nut kan zijn. Denk bijvoorbeeld aan het testen van software. Het testen van software biedt inzicht in de risico’s en handvatten voor een goede voortgang van het bedrijfsproces. Alle mogelijke fouten worden geanalyseerd en kunnen vervolgens worden opgelost.
Met het testen van software haal je risico’s en problemen weg en houd je een betrouwbaar product over. Dit zorgt voor een product van kwaliteit. Je wilt de software testen, maar het is onder de werking van de AVG verboden om te testen met persoonsgegevens van natuurlijke personen. Hier is het anonimiseren via een applicatie als Datadash dus weer de perfecte oplossing. De software kan worden getest met geanonimiseerde, maar nog steeds doeltreffende persoonsgegevens.
Opleiden en trainen van medewerkers
Zorgorganisaties willen vaak nieuwe medewerkers trainen in het gebruik van specifieke applicatie voordat ze met productiedata mogen werken. Nieuwe medewerkers inzicht geven op dergelijke applicaties kan grote gevolgen hebben door inbreuk van privacygevoelige gegevens. Toch moeten nieuwe medewerkers op een realistische manier getraind worden. Net zoals bij een testapplicatie wordt er vaak een aparte omgeving opgezet specifiek voor oefening en trainingsdoeleinden. Bij dit proces moet er vaak doelgericht gekeken worden naar de betreffende gegevens. Deze gegevens zijn vaak niet verzameld met het doel om individuen te trainen. Bovendien mogen werknemers vaak niet alle gegevens inzien, wat de trainingsmogelijkheden kan beperken.
Je kunt er dan voor kiezen om de privacygevoelige gegevens te vervangen door specifieke trainingsgegevens. Maar dit kan erg tijdrovend zijn. Je moet bijvoorbeeld oefengegevens produceren voor alle functionaliteiten die tijdens de training worden behandeld. Tevens kunnen werknemers die uitgebreide oefening moeten verrichten per ongeluk persoonlijke gegevens tegenkomen terwijl ze praktische ervaring moeten opdoen met de software.
Ook dan is anonimiseren via een applicatie als Datadash weer goed geschikt, omdat het gaat om het anonimiseren van bestaande persoonlijke gegevens in de trainingsomgeving. Hierdoor kunnen nieuwe werknemers de toepassing vrij verkennen en oefenen zonder inbreuk op persoonlijke gegevens van patiënten en/of werknemers. Bovendien is anonimiseren via een applicatie over het algemeen minder tijdrovend dan het genereren van specifieke dataset voor elke trainingssessie.
Conclusie
Data-anonimisering is essentieel voor ziekenhuizen om de privacy (en/of veiligheid) van patiënten te waarborgen, de risico’s van datalekken te beperken en te voldoen aan de AVG-wetgeving. Door gegevens te anonimiseren via een applicatie als Datadash, kunnen ziekenhuizen gevoelige persoonsgegevens beschermen, terwijl ze de mogelijkheid behouden om deze gegevens veilig te gebruiken voor onderzoek, analyse en softwaretests. Anonimiseren is dus naast een juridisch vereiste ook een waardevolle strategie voor risicobeheer en kwaliteitsverbetering in de zorg. Benieuwd naar de misverstanden rondom het anonimiseren van patiëntgegevens? Klik hier voor een interessant artikel.
In de volgende blog leggen we uit hoe Datadash ziekenhuizen ontzorgt in dit proces. Houd onze website in de gaten voor updates! Wil je alvast meer informatie over Datadash en onze ondersteuning voor ziekenhuizen? Klik hier om contact met ons op te nemen!