تمام مقالاتبهداشت و درمان

بهداشت و درمان

انطباق با HIPAA و حفاظت از PHI

19 مقالات

بهداشت و درمان

شناسایی MRN در HIPAA بدون نیاز به تخصص regex

فرمت MRN هر بیمارستان متفاوت است. Memorial از MRN:XXXXXXX، St. Mary's از PT-YYYYY و University Hospital از UHN-XXXXXXXXXX استفاده می‌کند.

June 4, 20266 دقیقه
بهداشت و درمان

HIPAA: تشخیص MRN خاص بیمارستان

HIPAA Safe Harbor نیاز به حذف شماره‌های پرونده پزشکی دارد — اما فرمت‌های MRN استاندارد نیستند. Epic، Cerner و Meditech همه فرمت‌های متفاوتی استفاده می‌کنند.

May 30, 20267 دقیقه
بهداشت و درمان

حذف شناسه HIPAA Safe Harbor در مقیاس

HIPAA Safe Harbor نیازمند حذف 18 دسته خاص از شناسه‌های PHI است. مراکز پزشکی دانشگاهی به حذف شناسه در مقیاس نیاز دارند اما ابزارهای موجود بسیار گران هستند.

May 25, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

ISO 27001 و قراردادهای HIPAA BAA برای بخش بهداشت

توافق‌نامه‌های تجاری HIPAA مستلزم «تضمین‌های کافی» از بابت وجود حفاظ‌های مناسب هستند. ISO 27001 مستقیماً با الزامات HIPAA 164 تطابق دارد.

May 13, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

تشخیص MRN سفارشی بدون کد برای HIPAA

شماره پرونده پزشکی به هر بیمارستان بستگی دارد — هر سیستم بهداشتی فرمت متفاوتی دارد. HIPAA Safe Harbor حذف MRN را الزامی می‌کند.

April 30, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

۱۸ شناسه HIPAA که ابزار شما از دست می‌دهد

HIPAA 18 شناسه PHI را فهرست می‌کند. اکثر ابزارهای ناشناس‌سازی شاید ۶ تا از آن‌ها را تشخیص می‌دهند. شماره‌های پرونده پزشکی بر اساس هر مؤسسه متفاوت هستند و هیچ فرمت استاندارد آمریکایی ندارند.

April 28, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

رمزنگاری برگشت‌پذیر برای تماس مجدد با بیماران

شما نمی‌توانید با Patient_001 برای یک ویزیت پیگیری تماس بگیرید. IRBها اکنون پروتکل‌های شناسایی مجدد مستند را الزامی می‌کنند — ثابت می‌کنند که می‌توانید تحت.

April 26, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

شناسایی‌زدایی برگشت‌پذیر در تحقیقات بالینی

وقتی یک مطالعه خطر بیومارکر غیرمنتظره را در ۴۷ از ۵,۰۰۰ شرکت‌کننده پیدا می‌کند، محققان باید با بیماران واقعی تماس بگیرند. تنها ۲۳٪ از ابزارهای ناشناس‌سازی برگشت‌پذیری واقعی ارائه می‌دهند.

April 21, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

استفاده از ChatGPT مطابق با HIPAA با حفاظت مرورگر

۷۷٪ از کارکنان اطلاعات کاری حساس را حداقل هفتگی با ابزارهای AI به اشتراک می‌گذارند. جلوگیری بلادرنگ از PII در مرورگر، حوادث نشت را ۹۴٪ کاهش می‌دهد.

April 20, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

پردازش دسته‌ای ۵۰ هزار یادداشت بالینی به صورت محلی

یک حکم قضایی SDNY در فوریه ۲۰۲۶ اعلام کرد اسناد پردازش‌شده توسط هوش مصنوعی در صورت عدم ناشناس‌سازی قبلی، مصونیت وکیل-موکل را از دست می‌دهند.

April 11, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

مدل‌های زبانی بزرگ ۵۰ درصد از اطلاعات بهداشتی محافظت‌شده بالینی را از دست می‌دهند

یک مطالعه ۲۰۲۵ نشان داد که مدل‌های زبانی بزرگ بیش از ۵۰ درصد از اطلاعات بهداشتی محافظت‌شده بالینی را در اسناد چندزبانه از دست می‌دهند. ۳۴.۸ درصد از تمام ورودی‌های ChatGPT حاوی داده‌های حساس هستند.

April 2, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

حذف توضیح‌پذیر: حسابرسی‌های HIPAA

روش تعیین خبره HIPAA به روش‌شناسی مستند نیاز دارد. کشف الکترونیکی حقوقی به مبانی هر حذف نیاز دارد. ۳۴٪ از DPOها ابزارهای ناکافی برای مستندسازی انطباق ناشناسی‌سازی خودکار گزارش می‌کنند.

March 27, 20268 دقیقه
بهداشت و درمان

HIPAA در فضای ابری: معماری دانش‌صفر برای PHI

توافقنامه‌های Business Associate از نقض HIPAA جلوگیری نمی‌کنند وقتی ارائه‌دهنده ابری هوش مصنوعی PHI را به‌صورت متن خام پردازش می‌کند. معماری دانش‌صفر چه مشکلی را حل می‌کند.

March 10, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

وقتی CISOها پردازش ابری PHI را رد می‌کنند

۷۲۵ نقض داده بهداشتی در ۲۰۲۴ بر ۲۷۵ میلیون پرونده تأثیر گذاشت. با میانگین هزینه ۱۰.۲۲ میلیون دلار — بالاترین در هر صنعت — CISOهای بهداشتی به طور فزاینده‌ای ابزارهای ابری PHI را رد می‌کنند. چرا و چگونه تیم‌های بالینی این محدودیت را دور می‌زنند.

March 7, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

HHS 2025: یادداشت‌های بالینی هوش مصنوعی نیاز به پیشگیری از PHI دارند

سیستم‌های رونویسی هوش مصنوعی می‌توانند به طور تصادفی PHI بیمار الف را در پرونده بیمار ب قرار دهند. در اینجا دلیل اهمیت تشخیص PHI بلادرنگ قبل از ثبت در EHR است.

March 6, 20269 دقیقه
بهداشت و درمان

OCR فرم‌های دست‌نویس و شناسایی اطلاعات شخصی در بهداشت و بیمه

یک بیمارستان متوسط سالانه ۵۰,۰۰۰ فرم ورودی دست‌نویس پردازش می‌کند. حذف دستی اطلاعات شخصی در این حجم نیازمند ۰.۵ نیروی تمام‌وقت است.

March 6, 20267 دقیقه
بهداشت و درمان

HIPAA OCR: ۷۲۵ نقض داده و ۲۷۵ میلیون رکورد

HHS OCR در سال ۲۰۲۴ تعداد ۷۲۵ نقض داده بهداشتی را گزارش کرد که ۲۷۵ میلیون رکورد بیمار را تحت تأثیر قرار داد — بالاترین رقم تاریخ. میانگین هزینه نقض داده بهداشتی به ۱۰.۲۲ میلیون دلار رسید.

March 6, 202610 دقیقه
بهداشت و درمان

تشخیص PHI: Snow Labs 96% در برابر GPT-4o

ابزارهای شناسایی اطلاعات پزشکی یکسان نیستند. معیارهای ECIR 2025 امتیازات F1 از 79% تا 96% را نشان می‌دهد. بیاموزید چرا دقت اهمیت دارد و چگونه ابزارها را ارزیابی کنید.

February 24, 20267 دقیقه
بهداشت و درمان

۷٫۴۲ میلیون دلار: هزینه‌های نقض در بهداشت رکورد می‌زند

بهداشت به مدت ۱۴ سال متوالی گران‌ترین صنعت برای نقض داده بوده است. بیاموزید چرا اطلاعات بهداشتی این‌قدر ارزشمند است و چگونه از آن محافظت کنید.

February 20, 20269 دقیقه

امروز شروع به محافظت از داده‌های خود کنید

بیش از ۲۸۵ نوع نهاد، ۴۸ زبان، امنیت در سطح سازمان با قیمت‌های استارتاپ.

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

Hetzner holds ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.