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¿Alguien conoce una herramienta para desidentificar/anomizar un HL7?De-idenfity HL7 Datos
Básicamente estoy buscando una herramienta para desidentificar los mensajes hl7 individuales y por lotes.
A
Respuesta
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Aunque no es puramente una herramienta de desidentificación, tome una copia de MirthConnect.
Puede configurarlo con un canal con una fuente de lectura de archivo y un destino de escritura de archivo. Leerá archivos de la fuente, realizará una transformación y luego los escribirá en el destino.
Su transformación (probablemente el mejor como transformador de destino con asignaciones simples) deberá configurarse para tomar campos individuales que necesitan ser identificados. Estos típicamente incluyen nombres, direcciones e ID (¡ESPECIALMENTE SSN!).
También debe prestar mucha atención a los campos de texto y NTE que pueden contener datos de texto que también deben ser identificados.
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¡Gracias! ¿Qué tal crear mensajes de prueba? ¿Hay algo disponible para eso? – Villumanati
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Puede hacer mucho con MirthConnect, incluido crear un mensaje desde cero utilizando el asignador. Si solo necesita algunos mensajes de muestra para jugar, busque "mensaje de muestra hl7" en Google y encontrará algunos. – Freiheit
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Entonces, si tuviera 100 mensajes (ORU^R01) que son mensajes de producción y necesarios para desidentificar (cambiar) varios campos a nombres aleatorios, direcciones, números de teléfono, SSN, etc. para cada mensaje. ¿Estás diciendo que MIRTH puede hacer esto? El objetivo final es tomar nuestros datos de producción y dárselos a otro proveedor para que puedan analizar nuestros mensajes y ver cómo impactarían allí el sistema. Sin embargo, no queremos dar datos de producción – Villumanati
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Puedes echar un vistazo a la herramienta Capa de Caristix (http://caristix.com/products/cloak/).
Aquí está la descripción de la página web:
Caristix Capa de-identifica protegido los datos del paciente en la fuente, en los registros de HL7 y flujos de mensajes. Produce informes auditables después de cada identificación. Es la forma más fácil de generar datos clínicamente válidos para el desarrollo, las pruebas y el análisis de interfaces, y sigue cumpliendo con sus políticas y procedimientos de HIPAA.
Es bastante rápido y fácil de usar. Puede usar datos realistas como nombres y direcciones de pacientes falsos, no solo cadenas aleatorias. Además, cuando se desidentifican varios mensajes, el flujo de trabajo clínico permanece ya que PatientX se reemplaza por patientY para toda la lista de mensajes.
responsabilidad: Soy parte del equipo de desarrollo de la herramienta en Caristix ...
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De hecho, tengo Cloack instalado en mi máquina. No pude encontrar la manera de usarlo. Incluso fui al sitio web de su compañía para buscar la documentación, pero el servidor no funcionaba (en lo que respecta a la descarga del manual) durante más de dos días, así que simplemente abandoné el software. – Villumanati
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Utilizamos Corepoint y tenemos que des-identificar con frecuencia nuestros mensajes para las pruebas y tal, simplemente de-identificar los registros con información estándar del paciente de prueba. Sin embargo, todos los registros tendrán la misma información para el paciente. Pero he encontrado que funciona muy bien para la mayoría de nuestras pruebas.
Si su motor HL7 Messagine Interface es lo suficientemente flexible, debería ser bastante fácil hacer lo mismo.
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Utilizamos el Ultraport HL7 Notepad de HermeTech. Tiene algunas características excelentes para transformar (anonimizar) datos HL7. Puede tomar 1 o 2 mensajes de prueba y crear 10,000 mensajes HL7 anónimos únicos, todos con datos diferentes pero aún "clones" del original en aproximadamente 5 MINUTOS.
Creo que tiene (o al menos ha tenido) un período de prueba gratuito de 30 días completamente funcional también. Si tiene problemas, también tiene un buen servicio al cliente, incluso si aún no ha comprado el programa.
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Si está interesado en preguntas como esta, debe consultar la [Industria de la salud] (http://area51.stackexchange.com/proposals/41370/healthcare-industry?referrer=0FgbVsKaId7Z_15aCbzplg2) Stack Exchange – Oleksi