The standard way of protecting such

The standard way of protecting such information is to remove patients’ names and addresses from their records, and thus make them anonymous. But this is rarely sufficient. If a database allows detailed enough queries, then individuals can still be identified, and this is especially so if information about different clinical episodes can be linked. For example, if I am trying to find out whether a politician born on the June 2, 1946, and treated for a broken collar bone after a college football game on the May 8, 1967, had since been treated for drug or alcohol problems, and I could make an enquiry on those two dates, then I could very probably pull out a single medical record from a national database. Even if the date of birth is replaced by a year of birth, I am still likely to be able to compromise patient privacy if the records are detailed or if records of different individuals can be linked. For example, a query such as “show me the records of all women aged 36 with daughters aged 14 and 16, such that the mother and exactly one daughter have psoriasis” is also likely to narrow down the search to one family out of millions. And, complex queries with lots of conditions are precisely the kind that researchers want to make.

Kết quả (Việt) 1:

Cách tiêu chuẩn để bảo vệ thông tin như vậy là để loại bỏ bệnh nhân tên và địa chỉ từ hồ sơ của họ, và do đó làm cho họ ẩn danh. Nhưng điều này hiếm khi đủ. Nếu cơ sở dữ liệu cho phép truy vấn đủ chi tiết, sau đó cá nhân vẫn có thể xác định, và điều này đặc biệt vì vậy, nếu các thông tin về tập lâm sàng khác nhau có thể được liên kết. Ví dụ, nếu tôi cố gắng để tìm ra cho dù một chính trị gia sinh vào những tháng 2, 1946, và được điều trị cho một xương gãy cổ sau khi một trò chơi bóng đá trường đại học vào tháng 8 năm 1967, kể từ khi đã được điều trị cho các vấn đề ma túy hoặc rượu, và tôi có thể làm cho một yêu cầu vào những ngày tháng hai, sau đó tôi có thể rất có thể kéo ra một hồ sơ y tế duy nhất từ cơ sở dữ liệu quốc gia. Thậm chí nếu ngày sinh thay thế bằng một năm ra đời, tôi vẫn còn có khả năng để có thể thỏa hiệp sự riêng tư của bệnh nhân nếu các hồ sơ được chi tiết hoặc nếu hồ sơ của cá nhân khác nhau có thể được liên kết. Ví dụ, một truy vấn như "cho tôi xem các bản ghi của tất cả phụ nữ ở độ tuổi 36 với con gái ở độ tuổi 14 và 16, như vậy mà các bà mẹ và đúng một gái có bệnh vẩy nến" cũng có thể thu hẹp việc tìm kiếm một gia đình ra khỏi hàng triệu. Và, các truy vấn phức tạp với nhiều điều kiện chính xác các loại mà các nhà nghiên cứu muốn thực hiện.

Kết quả (Việt) 2:

Cách tiêu chuẩn của bảo vệ thông tin như vậy là để loại bỏ tên và địa chỉ của bệnh nhân từ hồ sơ của họ, và do đó làm cho chúng vô danh. Nhưng điều này hiếm khi đủ. Nếu một cơ sở dữ liệu cho phép truy vấn đủ chi tiết, sau đó cá nhân vẫn có thể được xác định, và điều này đặc biệt đúng nếu thông tin về tập lâm sàng khác nhau có thể được liên kết. Ví dụ, nếu tôi đang cố gắng tìm hiểu xem một chính trị gia sinh ngày 02 tháng sáu năm 1946, và điều trị cho một cổ xương bị gãy sau một trận bóng đá trường đại học trên 08 tháng 5 1967, từ đó đã được điều trị các vấn đề về ma túy hoặc rượu, và tôi có thể làm một cuộc điều tra trên hai ngày, sau đó tôi rất có thể có thể kéo ra một hồ sơ bệnh án duy nhất từ ​​một cơ sở dữ liệu quốc gia. Thậm chí nếu ngày sinh được thay thế bằng một năm sinh, tôi vẫn còn có khả năng để có thể thỏa hiệp sự riêng tư của bệnh nhân nếu các hồ sơ được chi tiết hoặc nếu hồ sơ của các cá nhân khác nhau có thể được liên kết. Ví dụ, một truy vấn như "cho tôi xem hồ sơ của tất cả phụ nữ ở độ tuổi 36 với con gái ở độ tuổi 14 và 16, như vậy mà người mẹ và chính xác một con gái có bệnh vẩy nến" cũng có khả năng để thu hẹp tìm kiếm trong một gia đình ra khỏi hàng triệu người. Và, các truy vấn phức tạp với nhiều điều kiện chính là những loại mà các nhà nghiên cứu muốn thực hiện.