MRN Format Parçalanma Problemi
Amerika Birleşik Devletleri'nde yaklaşık 6,100 hastane bulunmaktadır ve her biri kendi Elektronik Sağlık Kaydı sistemini kendi Tıbbi Kayıt Numarası formatıyla işletmektedir. Ulusal bir MRN standardı yoktur. Sağlık kuruluşlarını akredite eden Ortak Komisyon, MRN'lerin bir sistem içinde hastaları benzersiz bir şekilde tanımlaması gerektiğini belirtir — ancak formatı belirtmez.
Sonuç: Doğada bulunan MRN formatları, 7 haneli tam sayılar, 8 haneli tam sayılar, değişken uzunluklarda alfanümerik dizeler, ön ek kodları (HOSP-, MRN-, PT-, PAT-) ile biçimlendirilmiş dizeler, kurumsal kodların (SVHS-, CHOP-, MDACC-) ön ek olarak eklendiği ve kayıt yılı numaraya gömülü tarih kodlu formatlar içerir.
HIPAA'nın Güvenli Liman kimliksizleştirme yöntemi, Tıbbi Kayıt Numaralarını kaldırılması gereken 18 tanımlayıcıdan 8. kategori olarak listeler (45 CFR Bölüm 164.514(b)(2)). Gereklilik formatla nitelendirilmez — organizasyon tarafından kullanılan tüm MRN formatları tespit edilmeli ve kaldırılmalıdır. Belirli MRN formatını tespit etmeden klinik notları işleyen bir organizasyon, hangi diğer tanımlayıcıların kaldırıldığına bakılmaksızın HIPAA Güvenli Liman kimliksizleştirmesini başaramaz.
Kodlama Engeli
Özel bir MRN formatını bir kimliksizleştirme pipeline'ına eklemenin standart yaklaşımı, formatı Presidio'nun özel tanıyıcı çerçevesinde uygulamayı gerektirir. Bu, şunları içerir:
EntityRecognizer'ı genişleten bir Python sınıfı yazmak, belirli MRN formatı için regex desenini tanımlamak, deseni uygulayan analyze() yöntemini uygulamak, tanıyıcıyı Presidio kayıt defterine eklemek, uygulamayı temsilci örnekler üzerinde test etmek ve format geliştikçe uygulamayı sürdürmek.
Python uzmanlığı olmayan klinik bilgi ekipleri için — sağlık uyum ve gizlilik personelinin çoğunluğunu tanımlar — bu, her format değişikliği için mühendislik ekibine bağımlılık yaratır. Sağlık kuruluşlarındaki mühendislik kaynakları genellikle EHR entegrasyonu ve klinik karar destek sistemlerine tahsis edilir, uyum aracı yapılandırmasına değil.
AI Desen Yardımcısı
AI destekli desen oluşturma yaklaşımı, kodlama iş akışını rehber bir arayüzle değiştirir:
Klinik bilgi ekibi, web uygulamasında Özel Varlık Oluşturucu'yu açar. Sistemlerinden 5 örnek MRN değeri (SVHS-0012345, SVHS-0987654, SVHS-1122334, SVHS-4455667, SVHS-8899001) sağlarlar. "Deseni Oluştur" butonuna tıklarlar. AI, örnek yapısını analiz eder ve şunları döndürür: desen SVHS-d{7} sağlanan örneklerle eşleşiyor; güven düzeyi yüksek; önerilen varlık adı: HOSPITAL-MRN; önerilen değiştirme: [MRN]; doğrulamak için ek örneklerle test edin.
Ekip, 5 ek test örneği sağlar. Desen doğru bir şekilde doğrulanır. Özel varlık, HIPAA uyum ön ayarına kaydedilir. Tüm sonraki kimliksizleştirme oturumları — web uygulaması, Office Eklentisi, Masaüstü Uygulaması ve API — standart PHI tespit geçişinin bir parçası olarak SVHS formatındaki MRN'leri otomatik olarak tespit eder.
Madde 89 kapsamındaki GDPR araştırma muafiyeti, araştırma veri setleri için taklit etme ve veri minimizasyonu gerektirir. Özel varlık oluşturma, kuruma özgü tanımlayıcıların taklit etme kapsamına dahil edilmesini sağlar — genel araçların özel formatlar için açık bıraktığı kapsama boşluğunu kapatır.
Kaynaklar: