{"id":516,"date":"2022-04-12T18:27:47","date_gmt":"2022-04-12T16:27:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/04\/12\/comment-les-donnees-depersonnalisees-et-anonymisees-conduisent-les-essais-cliniques\/"},"modified":"2022-04-12T18:27:47","modified_gmt":"2022-04-12T16:27:47","slug":"comment-les-donnees-depersonnalisees-et-anonymisees-conduisent-les-essais-cliniques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/04\/12\/comment-les-donnees-depersonnalisees-et-anonymisees-conduisent-les-essais-cliniques\/","title":{"rendered":"Comment les donn\u00e9es d\u00e9personnalis\u00e9es et anonymis\u00e9es conduisent les essais cliniques"},"content":{"rendered":"
\n

Qu’est-ce qu’une donn\u00e9e anonymis\u00e9e\u00a0?<\/h2>\n

Bien que les processus de d\u00e9sidentification et d’anonymisation visent tous deux \u00e0 supprimer les identifiants cl\u00e9s des donn\u00e9es, ils adoptent des approches diff\u00e9rentes qui aboutissent \u00e0 des r\u00e9sultats diff\u00e9rents.<\/p>\n

Selon Victor Lee, vice-pr\u00e9sident de l’apprentissage automatique et de l’IA chez TigerGraph, \u00ab\u00a0l’anonymisation est une capacit\u00e9 importante. Il examine un seul \u00e9l\u00e9ment et supprime les informations sensibles telles que le nom de la personne ou son num\u00e9ro de s\u00e9curit\u00e9 sociale, afin que les \u00e9trangers ne puissent pas dire de qui il s’agit. Ce qui est consid\u00e9r\u00e9 comme sensible d\u00e9pend du cas d’utilisation. Dans le cas d’essais cliniques, il pourrait s’agir des informations de sant\u00e9 actuelles ou des ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux d’un patient.<\/p>\n

Cependant, les donn\u00e9es anonymis\u00e9es peuvent poser plusieurs probl\u00e8mes pour les \u00e9tudes agr\u00e9g\u00e9es. Premi\u00e8rement, la suppression des informations d\u00e9mographiques cl\u00e9s qui pourraient \u00eatre utilis\u00e9es pour d\u00e9terminer la signification statistique. Deuxi\u00e8mement, il y a la question de la r\u00e9-identification. Avec l’acc\u00e8s \u00e0 de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es anonymis\u00e9es et \u00e0 des ensembles de donn\u00e9es accessibles au public, il peut \u00eatre possible de faire correspondre des enregistrements anonymis\u00e9s avec leurs propri\u00e9taires respectifs. <\/p>\n

Lee souligne l’exemple d’un concours Netflix d’il y a plus de dix ans. \u00ab\u00a0La soci\u00e9t\u00e9 a organis\u00e9 un concours pour am\u00e9liorer son algorithme et a fourni des donn\u00e9es anonymis\u00e9es sur les habitudes de visionnage des utilisateurs\u00a0\u00bb, dit-il. Un chercheur a associ\u00e9 ces donn\u00e9es \u00e0 des informations externes \u2013 telles que des commentaires sur les r\u00e9seaux sociaux sur des films rarement regard\u00e9s \u2013 pour r\u00e9-identifier les t\u00e9l\u00e9spectateurs.<\/p>\n

EXPLORER: <\/b>Comment utiliser les syst\u00e8mes d’aide \u00e0 la d\u00e9cision clinique pour am\u00e9liorer les r\u00e9sultats des patients.<\/em><\/p>\n

Qu’est-ce qu’une donn\u00e9e anonymis\u00e9e\u00a0?<\/h2>\n

Les donn\u00e9es anonymis\u00e9es vont encore plus loin dans cette obfuscation d’identit\u00e9 sans sacrifier la signification statistique. <\/p>\n

\u00ab\u00a0Les techniques incluent la conversion de valeurs d’enregistrement sp\u00e9cifiques en plages qui aident \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser les informations ou l’introduction intentionnelle d’enregistrements fictifs\u00a0\u00bb, explique Lee. \u00ab\u00a0Les organisations doivent identifier les param\u00e8tres sensibles et quelles donn\u00e9es sont significatives, puis anonymiser les donn\u00e9es de mani\u00e8re \u00e0 ce qu’elles conservent leur signification statistique.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une autre technique est ce qu’on appelle le k-anonymat, o\u00f9 la valeur de \u00ab k \u00bb indique le nombre d’enregistrements qui partagent des variables potentiellement identifiantes. Par exemple, si k est \u00e9gal \u00e0 cinq, cela signifie que le plus petit ensemble d’enregistrements contenant des donn\u00e9es identiques pour un ensemble sp\u00e9cifique de variables est de cinq, ce qui rend plus difficile la d\u00e9sanonymisation des donn\u00e9es des patients.<\/p>\n

Comment les donn\u00e9es d\u00e9personnalis\u00e9es et anonymis\u00e9es alimentent-elles les essais cliniques\u00a0?<\/h2>\n

Ces ensembles de donn\u00e9es permettent aux chercheurs d’effectuer des analyses et des comparaisons pertinentes sans compromettre la vie priv\u00e9e des patients. De plus, ce processus peut se produire rapidement puisque les donn\u00e9es peuvent \u00eatre introduites dans des algorithmes d’essai sp\u00e9cialement con\u00e7us plut\u00f4t que d’\u00eatre examin\u00e9es par le personnel \u00e0 chaque \u00e9tape du processus d’essai. L’utilisation de techniques de d\u00e9sidentification et d’anonymisation peut \u00e9galement aider les organisations de soins de sant\u00e9 \u00e0 garantir la conformit\u00e9 aux r\u00e9glementations en constante \u00e9volution telles que le r\u00e8glement g\u00e9n\u00e9ral sur la protection des donn\u00e9es, le California Consumer Privacy Act et HIPAA.<\/p>\n

Pour le CCPA, les entreprises doivent prendre des mesures pour anonymiser les informations de sorte qu’elles ne puissent pas \u00ab\u00a0raisonnablement identifier, se rapporter \u00e0, d\u00e9crire, \u00eatre susceptibles d’\u00eatre associ\u00e9es \u00e0, ou \u00eatre li\u00e9es, directement ou indirectement, \u00e0 un consommateur particulier\u00a0\u00bb. L’HIPAA exige \u00e9galement l’anonymisation \u00e0 l’aide de l’une des deux m\u00e9thodes suivantes\u00a0: sph\u00e8re de s\u00e9curit\u00e9 ou d\u00e9termination par un expert.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Qu’est-ce qu’une donn\u00e9e anonymis\u00e9e\u00a0? Bien que les processus de d\u00e9sidentification et d’anonymisation visent tous deux \u00e0 supprimer les identifiants cl\u00e9s<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":517,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[842,355,8,843,841,24,844,12],"class_list":["post-516","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-non-classe","tag-anonymisees","tag-cliniques","tag-comment","tag-conduisent","tag-depersonnalisees","tag-donnees","tag-essais","tag-les","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nComment les donn\u00e9es d\u00e9personnalis\u00e9es et anonymis\u00e9es conduisent les essais cliniques - Blog Linkidoc : consultant e-sant\u00e9<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.linkidoc.fr\/blog\/2022\/04\/12\/comment-les-donnees-depersonnalisees-et-anonymisees-conduisent-les-essais-cliniques\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Comment les donn\u00e9es d\u00e9personnalis\u00e9es et anonymis\u00e9es conduisent les essais cliniques - Blog Linkidoc : consultant e-sant\u00e9\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Qu’est-ce qu’une donn\u00e9e anonymis\u00e9e\u00a0? 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