Anonymizing Health Data (PDF)
Case Studies and Methods to Get You Started
(Sprache: Englisch)
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...
sofort als Download lieferbar
eBook (pdf)
27.49 €
13 DeutschlandCard Punkte sammeln
- Lastschrift, Kreditkarte, Paypal, Rechnung
- Kostenloser tolino webreader
Produktdetails
Produktinformationen zu „Anonymizing Health Data (PDF)“
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 datasetsAssess the risk of adversaries who attempt to re-identify patients in anonymized datasetsReduce the size and complexity of massive datasets without losing key information or jeopardizing privacyUse methods to anonymize unstructured free-form text dataMinimize the risks inherent in geospatial data, without omitting critical location-based health informationLook at ways to anonymize coding information in health dataLearn the challenge of anonymously linking related datasets
Bibliographische Angaben
- Autor: Khaled El Emam
- 2013, 228 Seiten, Englisch
- Verlag: O'Reilly Media
- ISBN-10: 1449363059
- ISBN-13: 9781449363055
- Erscheinungsdatum: 11.12.2013
Abhängig von Bildschirmgröße und eingestellter Schriftgröße kann die Seitenzahl auf Ihrem Lesegerät variieren.
eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 7.28 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Englisch
Kopierschutz
Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie lesen. Zum Lesen auf sonstigen eReadern und am PC benötigen Sie eine Adobe ID.
Family Sharing
eBooks und Audiobooks (Hörbuch-Downloads) mit der Familie teilen und gemeinsam genießen. Mehr Infos hier.
Kommentar zu "Anonymizing Health Data"
0 Gebrauchte Artikel zu „Anonymizing Health Data“
Zustand | Preis | Porto | Zahlung | Verkäufer | Rating |
---|
Schreiben Sie einen Kommentar zu "Anonymizing Health Data".
Kommentar verfassen