By · Last updated 2026-04-30

ブログに戻る医療

コードなしでのカスタムMRN検出:HIPAAパイプラインに病院特有の識別子を追加する

医療記録番号は病院特有であり、各医療システムは異なる形式を使用しています。HIPAAのセーフハーバーはMRNの削除を要求します。一般的なPIIツールは独自の形式を検出できません。AI支援のパターン作成は、5つのサンプル値から2分以内に検証済みのregexを生成します。

April 30, 20268 分で読めます
custom MRN detectionHIPAA pipeline configurationno-code regexAI pattern helperhospital identifier de-identification

MRN形式の問題

米国には約6,100の病院があります。各病院が独自のEHRシステムを運用しています。各病院が独自の医療記録番号(Medical Record Number)形式を使用しています。全国統一の標準規格はありません。Joint Commissionは患者を一意に識別できることを要求するだけで、形式については定めていません。

形式は多岐にわたります。7桁の整数のものもあれば、8桁のものもあります。HOSP-、MRN-、PT-などのプレフィックスを使用するものもあります。SVHS-やCHOP-などの機関コードを追加するものもあります。入院年を番号に埋め込むものもあります。

HIPAA Safe Harborは患者記録番号を18の識別子カテゴリのうち第8番目として分類しています。(45 CFR §164.514(b)(2))18すべてを削除しなければなりません。規則は形式を限定していません。病院がカスタム形式を使用している場合、それを検出する必要があります。見逃すツールは他の17種類を削除していてもSafe Harborを満たしません。

コードアプローチが失敗する理由

カスタム番号形式を匿名化パイプラインに追加する標準的な方法は、Microsoft Presidioを拡張することです。これはPythonを書くことを意味します。

開発者はEntityRecognizerを継承するクラスを作成します。正規表現を書き、Presidioのレジストリに組み込み、テストし、維持します。コードをほとんど書かないコンプライアンスチームにとって、これは大きな障壁です。形式が変わるたびにエンジニアが必要になります。

医療機関のエンジニアリングチームは多忙です。EHR統合と臨床システムを担当しています。コンプライアンスツールの優先度は高くありません。

ノーコードワークフロー

ガイド付きパターンアプローチはコーディングのステップを取り除きます。

コンプライアンス担当者がウェブアプリのCustom Entity Creatorを開きます。システムから5つのサンプル番号を貼り付けます。例えば:

SVHS-0012345
SVHS-0987654
SVHS-1122334
SVHS-4455667
SVHS-8899001

パターン生成をクリックします。AIが構造を読み取り、次を返します:

  • パターン:SVHS-\d{7}
  • 信頼度:高
  • 推奨エンティティ名:HOSPITAL-MRN
  • 推奨置換文字:[MRN]

担当者がさらに5つのサンプルを貼り付けます。パターンが通過します。HIPAAプリセットに保存します。

それ以降、すべてのセッション(ウェブアプリ、Officeアドイン、デスクトップアプリ、API)が標準PHIパスでこの形式を検出します。コード不要です。

GDPRと研究データに関するメモ

GDPR第89条は研究データセットの仮名化を要求しています。カスタムエンティティにより、機関固有の識別子がスコープに含まれます。汎用ツールが独自形式に対して残す隙間を埋めます。

得られるもの

このワークフローは半日で完了します。カスタムコードは数週間かかります。

コンプライアンス担当者がパターンを定義し、テストし、展開します。チケット不要。待ち時間なし。プリセットには標準の17のSafe Harbor識別子と並んでカスタムエンティティが含まれます。

次の臨床メモのバッチ処理では、18の識別子タイプすべてが対象になります。Safe Harborが完了します。

医療研究のためのHIPAA Safe Harbor匿名化も参照してください。病院固有の検出パターンについてはコードなしで病院固有のMRN形式を検出するをご覧ください。

出典

データを保護する準備はできましたか?

48言語で285以上のエンティティタイプを使用してPIIを匿名化し始めましょう。

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.

Related reading

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 servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold 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.