Verbesserung der kardiologischen Erkenntnisse: Nutzung datenschutzfreundlicher Verknüpfung (PPRL), um Daten für ein gesünderes Australien zu erhalten, zu verknüpfen und zu verbessern

Ziel Allgemeinärzte (GPs) sammeln wichtige Informationen über Gesundheit und Krankheit in Australien, jedoch ist es aufgrund von Vertraulichkeits- und Datenschutzbedenken schwierig, einen Großteil dieser sensiblen Daten für Verknüpfungszwecke zu teilen. PPRL-Techniken haben die Möglichkeit eröffnet, mit GPs zu arbeiten und Gesundheitszustände wie negative kardiologische Ergebnisse in Australien besser zu verstehen. Vorgehensweise Wir haben zwei Algorithmen verwendet, GHRANITE und Bloom-Filter, um 2,5 Millionen Datensätze von über 100 GPs zu hashen. Beide Ansätze nutzen die gleichen grundlegenden Prinzipien: Datenverwalter übergeben identifizierende Daten durch einen irreversiblen Hash-Algorithmus und erzeugen einen einzigartigen Schlüssel für jeden Datensatz. Das Hashing erfolgt auf Praxisebene, sodass die ursprünglichen identifizierenden Patientendaten die Räumlichkeiten des GPs nie verlassen. Gehashte Daten können anderweitig gesendet werden, und wenn derselbe Algorithmus auf einen anderen Datensatz angewendet wird, kann eine Verknüpfung beider Datensätze durchgeführt werden, um Einzelpersonen zu identifizieren, ohne identifizierende Informationen offenzulegen. Ergebnisse Der PPRL-Prozess umfasste die Kodierung von über 150 Millionen Datensätzen aus unterschiedlichen Datensätzen, einschließlich Krankenhäusern, Wohnraum und anderen Quellen. Erste Ergebnisse zeigten eine Verknüpfung von 70,90 % mit GHRANITE und 84,10 % mit Bloom-Filtern. Zukünftig besteht das Ziel darin, die verknüpften Daten an GPs zurückzugeben, damit diese Hochrisikopatienten identifizieren und gezielte Interventionen oder zusätzliche Maßnahmen umsetzen können. Fazit Durch die erfolgreiche Implementierung von PPRL hat das Projekt Fortschritte bei der Überwindung von Datenfreigabebarrieren gemacht und dabei die Vertraulichkeit gewahrt. Durch die Nutzung innovativer Algorithmen hat die Initiative den Weg für mehr Erkenntnisse über kardiologische Ergebnisse und das Potenzial für proaktive Gesundheitsinterventionen geebnet.