anonym.legal

By · Last updated 2026-04-30

Terug naar BlogGezondheidszorg

Aangepaste MRN-detectie voor HIPAA zonder code

Medisch dossiernummers zijn ziekenhuisspecifiek — elk zorgsysteem gebruikt een ander formaat. HIPAA Safe Harbor vereist verwijdering van MRN's.

April 30, 20268 min lezen
custom MRN detectionHIPAA pipeline configurationno-code regexAI pattern helperhospital identifier de-identification

Het MRN-formaatprobleem

De VS heeft ongeveer 6.100 ziekenhuizen. Elk heeft zijn eigen EHR-systeem. Elk gebruikt zijn eigen formaat voor medische dossiernummers (MRN). Er bestaat geen nationale standaard. De Joint Commission vereist dat ziekenhuizen patiënten kunnen identificeren — maar stelt geen formaatregels.

Formaten lopen sterk uiteen. Sommige zijn 7-cijferige gehele getallen. Andere zijn 8-cijferige gehele getallen. Sommige gebruiken prefixcodes zoals HOSP-, MRN- of PT-. Andere voegen institutiecodes toe zoals SVHS- of CHOP-. Sommige bevatten het inschrijvingsjaar in het nummer.

HIPAA Safe Harbor noemt patiëntdossiernummers als identifier type 8 van de 18. (45 CFR §164.514(b)(2)) Alle 18 moeten worden verwijderd of gegeneraliseerd voordat de gegevens buiten HIPAA-bereik vallen.

Waarom generieke tools tekortschieten

Generieke PII-tools worden getraind op veelvoorkomende identifiers. Ze herkennen SSN's, creditcardnummers en telefoonnummers goed. MRN's missen ze.

Een generieke tool ziet "MRN-2847162" als tekst. Ze weet niet dat HOSP- een institutieprefix is. Ze weet niet dat 7-cijferige getallen in deze context patiënt-ID's zijn.

Handmatige aanpassingen via regex werken voor één ziekenhuis. Maar de regel die voor St. Vincent werkt, werkt niet voor Children's Hospital of Philadelphia. Elke instelling heeft een andere structuur nodig.

Aangepaste entiteiten zonder code

anonym.legal ondersteunt aangepaste entiteitsdefinities via het dashboard. Geen engineering vereist.

Stap 1: Beschrijf het formaat

Open de entiteitseditor. Geef de entiteit een naam: HOSP_MRN. Beschrijf het patroon in gewone taal of via regex. Voorbeeld: "7-cijferig geheel getal voorafgegaan door HOSP-." De editor test het patroon direct op voorbeeldwaarden.

Stap 2: Voeg voorbeelden toe

Voer vijf tot tien voorbeeld-MRN's in. Het systeem past detectie aan zodat echte MRN's herkend worden en getallen van gelijke lengte zonder prefix worden overgeslagen.

Stap 3: Activeer per pipeline

De aangepaste entiteit verschijnt in de entiteitslijst. Activeer hem voor elke pipeline die patiëntdocumenten verwerkt. Toekomstige uploads worden automatisch gecontroleerd.

HIPAA-pijplijn voor MRN-verwijdering

Een volledig HIPAA Safe Harbor-werkstroom voor klinische aantekeningen omvat:

  1. Upload aantekeningen via de API of het webportaal
  2. Voer Safe Harbor-detectie uit: alle 18 identifier-types
  3. Activeer aangepaste MRN-entiteit voor uw instelling
  4. Beoordeel resultaten in de detectie-UI
  5. Exporteer geanonimiseerde tekst of de volledige auditlog

Auditlogs slaan op welke entiteiten werden gevonden en vervangen. Dit is vereiste documentatie voor HIPAA-compliance.

Validatie zonder hersamplen

Na configuratie kunt u de pijplijn valideren met synthetische testgevallen. Genereer MRN's in uw formaat. Upload ze. Controleer of 100% wordt gedetecteerd. Voeg randgevallen toe — MRN's aan het begin en einde van zinnen, MRN's naast andere identifiers.

Het validatierapport documenteert de nauwkeurigheid. DPO's kunnen dit als bewijsmateriaal in de DPIA opslaan.

Klaar om uw gegevens te beschermen?

Begin met het anonimiseren van PII met 285+ entiteitstypen in 48 talen.

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.