Segurança

Pseudonimização de dados: duas camadas de proteção da privacidade do paciente

Pseudonimização de dados: duas camadas de proteção da privacidade do paciente

O seu terapeuta sabe coisas sobre si que não escreve em mais lado nenhum.

Quando uma plataforma de IA analisa essas conversas, o que é que, exatamente, é enviado para o modelo?

Na TherapySupport colocámo-nos diretamente esta pergunta. Sem salvaguardas adicionais, os nomes dos pacientes, os números de telefone, os números de identificação nacional e as moradas fluiriam todos para o Azure OpenAI; tudo num único pedido enviado ao modelo.

Por isso construímos um sistema de proteção de dados em duas camadas, em conformidade com os requisitos do RGPD e com as normas HIPAA e SOC 2.

Camada um - encriptação ao nível da base de dados

Os dados sensíveis do paciente são armazenados usando Always Encrypted no SQL Server. Isto significa que o administrador do servidor de base de dados não consegue aceder ao conteúdo em texto simples das colunas encriptadas que contêm dados sensíveis. As chaves de encriptação residem exclusivamente no Azure Key Vault e nunca saem do ambiente de confiança.

Camada dois - pseudonimização antes do envio para a IA

Antes de a transcrição de uma sessão ser enviada para o modelo de IA, passa por três camadas de verificação. O sistema identifica os dados do perfil do paciente, reconhece terceiros mencionados durante a conversa - parceiros, colegas - e deteta números de telefone e moradas.

Cada pessoa identificada recebe um pseudónimo. O João Silva torna-se [PATIENT]. A Ana, uma colega de trabalho - [PERSON_1]. O modelo recebe um histórico coerente da sessão, mas sem qualquer nome, número ou morada reais.

O modelo de IA recebe o contexto clínico completo. O terapeuta recebe uma análise fiável. Os dados do paciente permanecem dentro do nosso sistema.

Deteção em três fases de dados pessoais - como a Therapy Support protege os dados do paciente antes de os enviar para o modelo de IA

Porquê duas camadas, e não uma

A encriptação protege os dados em repouso - na base de dados. A pseudonimização protege os dados em movimento - no prompt, nos registos, nos embeddings enviados ao modelo. Estes são dois mecanismos independentes que resolvem dois problemas diferentes. Nenhum substitui o outro.

Na saúde mental, uma violação de privacidade significa um dano concreto causado a uma pessoa concreta - no momento em que está mais vulnerável. É por isso que cada camada de proteção importa.

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