De-identification
ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಎನ್ನುವುದು ಯಾರೊಬ್ಬರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸದಂತೆ ತಡೆಯಲು ಬಳಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂಶೋಧನಾ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಲು ಮಾನವ ವಿಷಯ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ರೋಗಿಯ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿಗದಿಪಡಿಸುವ ಎಚ್ಐಪಿಎಎ ನಿಬಂಧನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಅಥವಾ ಗುರುತಿನ ಬಗೆಗಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸಿದಾಗ, ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಹೆಸರಿನಂತಹ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಚುವುದು ಮತ್ತು ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕದಂತಹ ಅರೆ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಸೇರಿವೆ. ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುವ ಹಿಮ್ಮುಖ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯಶಸ್ವಿ ಮರು-ಗುರುತುಗಳು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಬಗ್ಗೆ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತವೆ. ಹದಿನಾಲ್ಕು ವಿಭಿನ್ನ ಮರು-ಗುರುತಿನ ದಾಳಿಗಳ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿಮರ್ಶೆಯು "ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಮಾನದಂಡಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲಿನ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ಪ್ರಾಬಲ್ಯವಿರುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮರು-ಗುರುತಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು [.]" ಕಂಡುಕೊಂಡಿದೆ. ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯ ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂವಹನ, ಮಲ್ಟಿಮೀಡಿಯಾ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ಸ್, ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ, ಅಂತರ್ಜಾಲ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಜಾಲಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೋ-ವಿಡಿಯೋ ಕಣ್ಗಾವಲು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಜನಗಣತಿಯಂತಹ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸಿದಾಗ, ಅವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿನ ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ. ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು, ಜನರು ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದಾಗ, ಯಾವುದೇ ಭಾಗವಹಿಸುವವರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು (ಗಳನ್ನು) ಪ್ರಕಟಿಸಿದ ಯಾವುದೇ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಆನ್ಲೈನ್ ಶಾಪಿಂಗ್ ಜಾಲತಾಣವು ತನ್ನ ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳು ಮತ್ತು ಶಾಪಿಂಗ್ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಬಯಸಿದಾಗ, ಅದು ತನ್ನ ಡೇಟಾಬೇಸ್ನಿಂದ ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮೇಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾಹಿತಿಯು ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿದಾಗ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಜಾಲತಾಣವು ತಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೊದಲು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೊದಲೇ ನಿರ್ವಹಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂಘಟಕರು ಸಹ ಭವಿಷ್ಯದ ಯಾವುದೇ ಮರು-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ದತ್ತಾಂಶ ಕೊಡುಗೆದಾರರ ಗುರುತಿನಿಂದ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದಂತೆ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪಕ್ಷದಿಂದ ಮಾತ್ರ ಮರು-ಲಿಂಕ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಪಕ್ಷವೂ ಸಹ ಮರುಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದಾದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಎಂದಾದರೂ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬ ಬಗ್ಗೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ. ತಂತ್ರಗಳು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವುದು ಮತ್ತು ಅರೆ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸುವುದು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ನ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳಿಂದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲು ಬಳಸುವ ಮುಖ್ಯ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಹುಸಿನಾಮಕರಣ ಮತ್ತು ಅರೆ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲು ಕೆ-ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಜವಾದ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸ್ಯೂಡೋನಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗದಂತೆ ಮಾಡಲು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುರುತುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ದಾಖಲೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆಯಾದರೂ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರೆ ಅದು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕೆ-ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕೆ-ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಗುರುತನ್ನು ಅರೆ-ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳು (ಕ್ಯೂಐಗಳು) ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಕೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಕ್ಯೂಐ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಂದೇ ಸಂಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೊಂದುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ದತ್ತಾಂಶದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂಐ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೆ-ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ದಾಖಲೆಗಳಲ್ಲಿನ ಕೆಲವು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೌಲ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬದಲಾಗದೆ ಇರಿಸುತ್ತದೆ. ಕ್ಯೂಐ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಹೊಸ ಸಂಯೋಜನೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ. ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಕುರಿತಾದ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ತಮ್ಮ ಓದುಗರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿವೆ. ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ, ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ದತ್ತಾಂಶಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕಂಪನಿಗಳು ಅಥವಾ ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದಾಗ, ಅವುಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಬಳಕೆಗಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದಾಗ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗೌಪ್ಯತೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಸಿಟಿಗಳಲ್ಲಿ, ನಿವಾಸಿಗಳು, ಕಾರ್ಮಿಕರು ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶಕರ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲು ಗುರುತನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ನಿಯಂತ್ರಣವಿಲ್ಲದೆ, ಗುರುತನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಸಂವೇದಕಗಳು ಇನ್ನೂ ಒಪ್ಪಿಗೆಯಿಲ್ಲದೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು. ಮಿತಿಗಳು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸಿದಾಗಲೆಲ್ಲಾ, ಜೈವಿಕ ಮಾದರಿಯ ದಾನವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಅನನ್ಯವಾಗಿ ಕಷ್ಟ. ಬಯೋಸ್ಪೆಸಿಮೆನ್ಗಳಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಜೀನೋಟೈಪಿಕ್ ಮಾಹಿತಿ, ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಇತಿಹಾಸದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿರುವ ಸಂಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಗಣಿಗಾರಿಕೆಗೆ ಆಧುನಿಕ ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಸಾಧನಗಳ ಆಗಮನದಿಂದಾಗಿ ಆನುವಂಶಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿದೆ. ಜೀನೋಟೈಪಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಗ್ರಹಗಳಲ್ಲಿನ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿ ದಾನಿಗಳ ಗುರುತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಪ್ರದರ್ಶನಗಳು ನಡೆದಿವೆ. ಜೆನೆಟಿಕ್ಸ್ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುವವರು ತಮ್ಮ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಎಂದು ಭರವಸೆ ನೀಡುವುದು ಎಂದಿಗೂ ಸಮಂಜಸವಲ್ಲ ಎಂದು ಕೆಲವು ಸಂಶೋಧಕರು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ, ಅಂತಹ ಭಾಗವಹಿಸುವವರಿಗೆ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಕೋಡೆಡ್ ಐಡೆಂಟಿಫೈಯರ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಸಬೇಕು. ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಆಫ್ ಅಮೆರಿಕಾದಲ್ಲಿ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಕಾನೂನುಗಳು ಮೇ 2014 ರಲ್ಲಿ, ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಪ್ರೆಸಿಡೆಂಟ್ಸ್ ಕೌನ್ಸಿಲ್ ಆಫ್ ಅಡ್ವೈಸರ್ಸ್ ಆನ್ ಸೈನ್ಸ್ ಅಂಡ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿಯು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು "ಹೆಚ್ಚುವರಿ ರಕ್ಷಣೆಯಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ" ಆದರೆ "ನೀತಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತ ಆಧಾರವಲ್ಲ" ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಎಚ್ಐಪಿಎಎ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮವು ರೋಗಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತವಾಗಿ ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಎರಡು ಎಚ್ಐಪಿಎಎ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿವೆ-ಸೇಫ್ ಹಾರ್ಬರ್ ಮತ್ತು ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ ಡಿಟರ್ಮಿನೇಷನ್ ಮೆಥಡ್. ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಂದರು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೋಗಿಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ. ಹೆಸರು, ದೂರವಾಣಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಇಮೇಲ್ ವಿಳಾಸ ಇತ್ಯಾದಿ. ), ಆದರೆ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಣಯ ವಿಧಾನಕ್ಕೆ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಅನುಭವದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಂದರು ವಿಧಾನವು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ಗೆ ಪಟ್ಟಿ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎರಡು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆಃ ಡೇಟಾದಿಂದ 18 ಅಂಶಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅಥವಾ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು. ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಉಳಿದಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದೆಂಬ ನಿಜವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕವರ್ಡ್ ಎಂಟಿಟಿ ಅಥವಾ ಬಿಸಿನೆಸ್ ಅಸೋಸಿಯೇಟ್ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಸೇಫ್ ಹಾರ್ಬರ್ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಚಿಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ದಿನಾಂಕಗಳನ್ನು ವರ್ಷಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪಿನ್ ಕೋಡ್ಗಳನ್ನು ಮೂರು ಅಂಕೆಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಬೇಕು. ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಅದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತೀವ್ರವಾದ ಉಸಿರಾಟದ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಋತುಮಾನದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಿಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಯಸುವ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಸಂಶೋಧಕರೊಂದಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದರೂ, ಹೀಗಾಗಿ, ಆಸ್ಪತ್ರೆಗೆ ದಾಖಲಾಗುವ ತಿಂಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರವೇಶದ ವರ್ಷವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಣಯ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಣಯವು ಅವರ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಶೋಧನೆಯಿಂದ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾನದಂಡಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ಗೆ ಅಪಾಯ-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ತವಾದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನುಭವ ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಬೇಕಾಗಿರುವುದುಃ ಮಾಹಿತಿಯ ವಿಷಯವಾಗಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವೀಕರಿಸುವವರು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಏಕಾಂಗಿಯಾಗಿ ಅಥವಾ ಇತರ ಸಮಂಜಸವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದಾದ ಅಪಾಯವು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ; ಅಂತಹ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕಾನೂನು ಎಚ್ಐಪಿಎಎ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮವಾಗಿದೆ. ಈ ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಮೃತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ (ಎಚ್ಐಪಿಎಎ ಗೌಪ್ಯತೆ ನಿಯಮ (ವಿಭಾಗ 164.512 (ಐ) (1) (iii)). ಇವನ್ನೂ ನೋಡಿಃ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಶೈಲಿಯ ಮಾಪನಶಾಸ್ತ್ರ ಆನುವಂಶಿಕ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಯುನೈಟೆಡ್ ಸ್ಟೇಟ್ಸ್ ಸರ್ಕಾರದ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ಮಾನದಂಡಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಸರಣಿ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಆರೋಗ್ಯ ಮಾಹಿತಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಷನ್ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ