anonym.legal

By · Last updated 2026-06-04

Terug naar BlogGezondheidszorg

HIPAA MRN-detectie zonder regex-expertise

Het MRN-formaat van elk ziekenhuis is anders. Memorial gebruikt MRN:XXXXXXX, St. Mary's gebruikt PT-YYYYY, University Hospital gebruikt UHN-XXXXXXXXXX.

June 4, 20266 min lezen
HIPAA de-identificationMRN patternhealthcare ITAI pattern generationPHI detection

HIPAA MRN-detectie zonder regex-expertise

Het MRN-formaat van uw ziekenhuis staat in geen enkele standaard PII-tool. Zo voegt u het in vijf minuten toe. Geen code nodig.

Zorg-IT-teams staan voor een HIPAA-probleem dat andere sectoren niet hebben. De ID die ze het meest moeten vinden — het medisch dossiernummer — is bepaald door hun eigen ziekenhuis. Er bestaat geen nationale standaard.

Elk HIPAA-deïdentificatieproject vereist aangepaste setup. Zonder dit slippen MRN's ongedetecteerd door "gedeïdentificeerde" bestanden.

Het multi-facility MRN-probleem

Het formaat van Memorial Hospital: MRN:XXXXXXX (7 cijfers met prefix) Het formaat van St. Mary's: PT-YYYYY (5 cijfers met prefix) Het formaat van University Hospital: UHN-XXXXXXXXXX (10 cijfers met prefix)

Een patiënt die bij alle drie heeft behandeld gehad, heeft drie verschillende MRN's in haar dossier. Een onderzoeker die haar gegevens verwerkt voor een longitudinale studie, moet alle drie formaten detecteren.

De vijf-minutenconfiguratie

Stap 1: Open de Entiteitseditor in anonym.legal

Ga naar Instellingen → Aangepaste entiteiten → Nieuw

Stap 2: Beschrijf het formaat

Voor Memorial Hospital MRN:

  • Naam: MEMORIAL_MRN
  • Patroon: MRN:\s*\d{7}
  • Test: MRN:1234567, MRN: 9876543

Voor St. Mary's:

  • Naam: STMARYS_MRN
  • Patroon: PT-\d{5}
  • Test: PT-12345, PT-98765

Stap 3: Voeg contextwoorden toe (optioneel)

Contextwoorden verminderen valse positieven. Als het patroon uniek genoeg is (zoals MRN: prefix), zijn ze niet nodig.

Stap 4: Sla op en activeer

De entiteit verschijnt in de entiteitslijst. Activeer voor alle pijplijnen die patiëntdocumenten verwerken.

Stap 5: Valideer

Upload een testset met bekende MRN-waarden. Verifieer 100% recall.

Zonder code vs. met code

De traditionele benadering vereist het schrijven van regex, het integreren in een PII-pipeline, het hosten van de pipeline en het onderhouden ervan bij EHR-systeemupdates. Gemiddeld 20–40 engineeringuren voor basisopzet.

De no-code benadering via anonym.legal: 5 minuten in de UI. Geen engineering vereist. Onderhoud bij EHR-updates: aanpassen van het patroon in de UI, opnieuw valideren.

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.