年1 - 2月刊
2021
HIT事件:多层响应
凯西·哈迪
郑重声明
第33卷第1页
去识别医学图像比听起来要复杂得多。
照片可以突出一个人最好的一面或显示他们眼睛的颜色，但它不会泄露个人的安全个人信息。然而，对于包含姓名和社会安全号码等嵌入式数据的医学图像来说，情况并非如此。
随着临床信息的共享用于研究目的，需要找到高效和有效的方法去识别图像。除了研究需求之外，数据驱动型人工智能(AI)应用程序的增长也提高了人们对共享医疗数据的兴趣，并重点关注受保护健康信息(PHI)的“清洗”图像。
Life Image的首席执行官马修·米凯拉(Matthew Michela)说:“如今，去识别成像的需求很大。”“你需要真实世界的证据来为人工智能构建算法，而解决这个问题的最先进技术刚刚出现。”
研究需求
为了满足日益增长的需求，Life Image和Ambra Health等公司正在开发解决方案，以提高从患者成像中去除PHI的效率和准确性。
Ambra Health产品管理总监Sarah Gabelman表示:“成功的研究工作流beplay最新备用网站程和符合HIPAA的关键是成像数据的去识别化。”“每种类型的模式都有包括患者身份在内的元数据，为了共享图像，这些元数据需要被删除。我们开发了自动化工具，通过对图像中嵌入的信息进行自动化系统排序，消除了人工干预的需要。这有助于减少删除识别信息所需的时间和人为错误的机会。”
当涉及到包括800到1200个切片的复杂成像时，自动化去识别过程是非常有帮助的。Michela说，一个人检查每个成像层以识别信息需要花费大量时间。由于对时间敏感的临床试验需要研究数据，只有人类参与的过程可能会排除图像的使用。
米凯拉提出了另一个很容易被忽视的重要观点。Michela说:“如果在同行评审过程中发现研究数据中存在PHI，还会出现违反HIPAA的情况。”
此外，一些放射学组织最近敦促放射科医生和相关医疗专业人员在使用PowerPoint演示文稿和PDF文件中的图像时采取预防措施。搜索引擎可以索引以前被认为已经无法识别的患者标识符。为了确保不包含PHI，这些组织建议使用屏幕捕获软件，仅为感兴趣的区域隔离图像像素。
另外，用户可以在保存屏幕或活动窗口演示之前禁用患者信息覆盖或使用嵌入在图片存档和通信系统中的匿名算法。无论是用图像格式化工具裁剪PHI，还是使用“黑条”来模糊PHI，都不是安全且符合去识别的做法。
正如许多新技术的情况一样，为了去识别而去识别并不一定会使研究界受益。Michela说去身份化需要满足一个特定的需求。
他说:“这个过程始于研究人员了解他们的需求，然后去识别这种需求。”“进行广泛的去识别将是昂贵的。你需要逆向工作，找出研究的内容，患者群体，以及正在调查的需求。”
Michela补充说，了解研究的目的对于确定哪些数据对图像是重要的是很重要的。
他说:“如果你清除了所有东西，你可能会失去重要的临床数据，比如病人的诊断。”“你不想影响数据到改变图像的程度，从而改变研究。”
多步过程
Life Image和Ambra Health的解决方案与谷歌云医疗API合作，为谷歌自己的去识别功能添加了一项结合机器学习和人类验证器的服务。
Michela说，为了研究目的而成功去识别的另一个“必要”步骤是将成像数据与其他数据集联系起来，例如药物信息或电子病历数据。“了解病人很重要，包括他们的病史和正在服用的药物，”他说。
正如Michela解释的那样，PHI嵌入在元数据、DICOM(医学数字成像和通信)标头和DICOM图像本身中。从三个不同的位置移除PHI是一项重大挑战。
另一个挑战在于从各种医疗设施和成像中心收集临床成像数据。不同的地点使用不同供应商生产的设备，每个设备嵌入数据的方法略有不同。
“有DICOM标准，但一些供应商有私有标签，需要定位在图像中并删除，”Gabelman说。“你可以很容易地删除标准标签，但忽略了私有标签。”
Michela补充说:“纯数学的多样性使得很难找到所有的数据。除此之外，医生还可以在检查图像时添加数据。有很多变量需要克服。”
Gabelman说，随着时间的推移，用户了解了不同供应商以及每种模式的细微差别，并可以将基于规则的自动化集成到去识别工具中。
她说:“基于规则的自动化就像为每个供应商的图像制作钥匙，使您能够识别他们如何以及在何处整合PHI。”
然而，最后，在某些情况下，即使从图像中删除了所有PHI，识别患者(尽管不是通过姓名)仍然是可能的。
“例如，你可以从病人的头部图像中删除病人的名字，但头部的形状可能是如此独特，它仍然是那个人的标识符，”米凯拉说。
还有一个问题是，为了某些研究目的，使用从图像中提取的数据，可能会重新识别病人。Michela说，在进行去识别时需要考虑到这种情况。在这种情况下，数据就像一块拼图，可能需要重新组合起来用于其他研究项目。
医学图像具有多层数据，其用途超出了其原始目的的性质。它们所揭示的东西确实比表面上看到的要多。
凯西·哈迪是宾夕法尼亚州凤凰城的自由撰稿人。她经常为Great Valley Publishing供稿．
