Anonymizing Health Data : Case Studies and Methods to Get You Started
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Jan 2014, 2014
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Neuware - Updated as of August 2014, this practical book will demonstrate proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to de-identify hundreds of datasets.Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others.- Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets- Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets- Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy- Use methods to anonymize unstructured free-form text data- Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information- Look at ways to anonymize coding information in health data- Learn the challenge of anonymously linking related datasets.…
N° de ref. del artículo 9781449363079
- Título
- Anonymizing Health Data : Case Studies and Methods to Get You Started
- Autor
- Luk Arbuckle
- Editorial
- O'reilly Media Jan 2014
- Año de publicación
- 2014
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1449363075
- ISBN 13
- 9781449363079
- Peso del artículo
- 359 gramos
- Dimensiones
- 233x177x22 mm
Updated as of August 2014, this practical book will demonstrate proven methods for anonymizing health data to help your organization share meaningful datasets, without exposing patient identity. Leading experts Khaled El Emam and Luk Arbuckle walk you through a risk-based methodology, using case studies from their efforts to de-identify hundreds of datasets.
Clinical data is valuable for research and other types of analytics, but making it anonymous without compromising data quality is tricky. This book demonstrates techniques for handling different data types, based on the authors' experiences with a maternal-child registry, inpatient discharge abstracts, health insurance claims, electronic medical record databases, and the World Trade Center disaster registry, among others.
- Understand different methods for working with cross-sectional and longitudinal datasets
- Assess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasets
- Reduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacy
- Use methods to anonymize unstructured free-form text data
- Minimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health information
- Look at ways to anonymize coding information in health data
- Learn the challenge of anonymously linking related datasets
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Acerca del autor
Luk Arbuckle has been crunching numbers for a decade. He originally plied his trade in the area of image processing and analysis, and then in the area of applied statistics. Since joining the Electronic Health Information Laboratory (EHIL) at the CHEO Research Institute he has worked on methods to de-identify health data, participated in the development and evaluation of secure computation protocols, and provided all manner of statistical support. As a consultant with Privacy Analytics, he has also been heavily involved in conducting risk analyses on the re-identification of patients in health data.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
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