सभी महत्वपूर्ण चिकित्सा डेटा गुमनाम क्यों नहीं हो सकते?

यूरोपियन एलायंस फॉर पर्सनलाइज्ड मेडिसिन (ईएपीएम) के कार्यकारी निदेशक डेनिस होर्गन और फ्रांसेस्को फ्लोरिंडी, यूरोपीय कैंसर रोगी गठबंधन द्वारा

यूरोप में डेटा सुरक्षा और चिकित्सा अनुसंधान में व्यक्तिगत जानकारी के उपयोग पर बातचीत गर्म हो रही है। और, एमईपी के बावजूद जान फ़िलिप अल्ब्रेक्ट'यूरोपीय संसद का हालिया दावा'सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन (जीडीपीआर) पर स्थिति - वर्तमान में संसद, यूरोपीय परिषद और आयोग के त्रयी के तहत चर्चा की जा रही है - अनुसंधान के लिए अधिक विस्तार की अनुमति देता है, बहु-हितधारक समूह चिंतित रहते हैं।

इनमें से एक, ब्रुसेल्स स्थित यूरोपियन एलायंस फॉर पर्सनलाइज्ड मेडिसिन (ईएपीएम) का मानना ​​है कि, कुछ क्षेत्रों में, संसद'की स्थिति सही नहीं है.

विनियमन को आउट-ऑफ़-टच डेटा सुरक्षा निर्देश को अद्यतन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो, क्योंकि विज्ञान बाद में इतनी तेज़ी से आगे बढ़ा, मूल रूप से प्रौद्योगिकी में इन अप्रत्याशित बड़े छलांगों के साथ-साथ सामाजिक नेटवर्क के विकास और क्लाउड कंप्यूटिंग के विस्तार पर विचार करने में विफल रहा। .

जब जीडीपीआर अंततः लागू हो जाएगा, तो दो साल की संक्रमणकालीन अवधि के अलावा (क्योंकि यह एक निर्देश के बजाय एक विनियमन है) इसका सभी 28 सदस्य देशों पर तत्काल प्रभाव पड़ेगा।

उपलब्ध डेटा की मात्रा (निश्चित रूप से, न केवल स्वास्थ्य में) कभी इतनी बड़ी रही है - यह बढ़ता रहेगा - और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए इसका उपयोग अमूल्य है।

लेकिन अल्ब्रेक्ट, जो ग्रीन्स/ईएफए के लिए न्याय और गृह मामलों के प्रवक्ता हैं, और पिछले कुछ वर्षों में डेटा सुरक्षा को बढ़ावा देने के लिए सराहनीय प्रयास किए हैं, यह मानने में अनिच्छुक लगते हैं कि चिकित्सा अनुसंधान में उपयोग के लिए सभी महत्वपूर्ण डेटा को बहुत कुछ खोए बिना छद्म नाम नहीं दिया जा सकता है। इसके आंतरिक मूल्य का.

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एक साक्षात्कार के दौरान बोलते हुए दृश्य पिछले शुक्रवार को, अल्ब्रेक्ट ने कैंसर रिसर्च यूके के एक खुले पत्र का जवाब दिया, जिसमें कानून द्वारा डेटा तक पहुंच की अनुमति देने से पहले शोधकर्ताओं पर यह साबित करने की संभावित आवश्यकताओं पर चिंता व्यक्त की गई थी कि शोध का उपयोग किस लिए किया जाएगा।

एमईपी ने यह कहकर प्रतिक्रिया व्यक्त की: "इसकी उम्मीद नहीं थी...किसी भी हालत में इस तरह के शोध पर रोक लगनी चाहिए। लेकिन, निःसंदेह, इस शोध को करने के लिए कुछ आवश्यकताएँ हैं।

"उदाहरण के लिये...हमारा अनुमान है कि यदि आप वैयक्तिकृत डेटा के साथ शोध करते हैं, तो आपको छद्म नाम रखना चाहिए (और) व्यक्तियों को अलग रखने का प्रयास करना चाहिए' डेटा और संपूर्ण शोध डेटा। ओर वो'संभव है. आप उस परिस्थिति में डेटा पर शोध कर सकते हैं।"

यह लेख शीघ्र ही उस टिप्पणी पर वापस आएगा।

उन्होंने कहा: "लेकिन शोध समुदाय को यह बेहतर और अधिक बार समझाया जाना चाहिए कि हम काफी शोध की अनुमति दे रहे हैं, जो इस समय है...कुछ सदस्य राज्यों में इसकी अनुमति भी नहीं है।

"संसद का कहना है, उदाहरण के लिए, यदि ऐसा कोई शोध अपेक्षित है, तो आप अनुसंधान के अधिक उद्देश्यों के लिए अधिक व्यापक तरीके से अपनी सहमति दे सकते हैं, ताकि आप ऐसा न कर सकें।'मुझे हर चीज़ को शुरू से ही विस्तार से समझाना होगा...

"संसद का यह भी पूर्वानुमान है कि यदि कोई उच्च सार्वजनिक हित है तो आप व्यक्ति से पूछे बिना भी अनुसंधान प्रसंस्करण कर सकते हैं।"

इसके कुछ हिस्से समझ में आते हैं और यूरोपीय संघ की आबादी - 500 सदस्य देशों में 28 मिलियन संभावित रोगियों - के बेहतर स्वास्थ्य के लिए अनुसंधान की आवश्यकता और उनके व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने के प्रशंसनीय प्रयास हैं।

हालाँकि, ऐसा प्रतीत होता है कि श्री अल्ब्रेक्ट को यह तथ्य समझ में नहीं आया कि, अक्सर, महत्वपूर्ण शोध डेटा को छद्म नाम देना संभव नहीं है। तो, क्या हमें यह सारा मूल्यवान डेटा फेंक देना चाहिए?

इस बात पर सहमति है कि, डब्ल्यूजहां भी संभव हो, शोधकर्ताओं को छद्म नाम वाले डेटा का उपयोग करना चाहिए (जो है पूरी तरह से पहचाने जाने योग्य डेटा के बजाय व्यक्तिगत स्तर पर एन्क्रिप्ट किया गया)।. ईएपीएम को इससे कोई समस्या नहीं है और यह पहले से ही है आम प्रक्रिया।

हालांकि, कभी-कभी पूरी तरह से पहचाने जाने योग्य डेटा का प्रसंस्करण आवश्यक है और छद्मनाम वाले डेटा हैं केवल नहीं हमेशा पर्याप्त.

उदाहरण के लिए, एक रोग रजिस्ट्री को उस बीमारी से पीड़ित प्रत्येक व्यक्ति का पहचान योग्य डेटा रखने की आवश्यकता होती है। ऐसा इसलिए है ताकि वे बीमारी के विवरण को शामिल करने के लिए प्रत्येक रोगी की सही जानकारी को एक साथ जोड़ सकें; कहाँ और क्या उपचार प्राप्त हुआ; और, जब वे मरते हैं, तो मृत्यु का कारण।     

चूँकि मरीज़ वर्षों तक उपचार प्राप्त कर सकते हैं और इसके बाद लंबे समय तक जीवित रह सकते हैं, इसलिए डेटा को वर्षों तक ट्रैक करने और लिंक करने की आवश्यकता हो सकती है। बिना किसी पहचान संबंधी जानकारी के यह असंभव होगा।

शोधकर्ताओं को आवश्यक न्यूनतम डेटा सेट तक पहुंच प्रदान की जाएगी और, जबकि इसे आम तौर पर छद्म नाम दिया जाएगा, प्रक्रिया में पहले पहचाने जाने योग्य डेटा के उपयोग के बिना इन डेटासेट को उत्पन्न करना संभव नहीं होगा।

इस बीच, ऐसे मामलों में जहां एक व्यक्ति के बारे में जानकारी को विभिन्न प्रशासनिक डेटा सेटों से जोड़ने की आवश्यकता होती है, पहचान योग्य डेटा को संसाधित किए बिना ऐसा करना फिर से संभव नहीं है।

और जब, जैसा कि कई मामलों में होता है, शोधकर्ताओं को अपने अध्ययन के लिए केवल अज्ञात डेटा प्राप्त होता है, तो अज्ञात अनुसंधान डेटा सेट उत्पन्न करने के लिए, एक सटीक लिंक किए गए डेटा सेट उत्पन्न करने के लिए पूरी तरह से पहचाने जाने योग्य डेटा को संसाधित करने की आवश्यकता होगी।

केवल छद्म नाम वाले डेटा के साथ लिंकेज करना संभव नहीं होगा, क्योंकि विभिन्न सरकारी विभागों के एक व्यक्ति के रिकॉर्ड का पहली बार में एक साथ मिलान नहीं किया जा सकता है।

उपरोक्त तो केवल कुछ उदाहरण हैं।

ईएपीएम ने तर्क दिया है, और ऐसा करना जारी रखा है, कि जीडीपीआर का संसद संस्करण, जो संक्षेप में केवल दो प्रकार के डेटा की कल्पना करता है - व्यक्तिगत और गुमनाम - स्वास्थ्य अनुसंधान को गंभीर रूप से खतरे में डाल सकता है। जैसा कि ऊपर कहा गया है, ऐसा इसलिए है क्योंकि ऐसे शोध में उपयोग किए जाने वाले डेटा में अक्सर अप्रत्यक्ष पहचानकर्ता होते हैं।

एक व्यापक नियम के तहत इस पर प्रतिबंध लगाने का कोई मतलब नहीं है।

इस बीच, जैसा कि जीडीपीआर का मानना ​​है, लाखों रोगियों की रजिस्ट्रियों पर आधारित किसी भी शोध के लिए प्रत्येक रोगी की सूचित सहमति की आवश्यकता होगी। किसी भी अन्य चीज़ के अलावा, यह अनुसंधान विनियमन और प्रबंधन में अपशिष्ट को कम करने के लिए व्यापक कॉल के साथ-साथ नैदानिक ​​​​परीक्षणों से जुड़े व्यक्तिगत डेटा के जिम्मेदार साझाकरण पर केंद्रित पहलों के सामने उड़ता है।

त्रयी चर्चाओं में शामिल लोगों को यह ध्यान देने की आवश्यकता है कि विज्ञान आगे बढ़ना बंद नहीं करेगा, और व्यक्तिगत चिकित्सा में आनुवंशिकी का उपयोग, बायोबैंक का अस्तित्व और डेटा-प्रोसेसिंग उद्देश्यों के लिए सुपर कंप्यूटर की उपलब्धता, सभी मिलकर उपयोग की संभावना बनाते हैं। स्वास्थ्य के क्षेत्र में बिग डेटा बहुत बड़ा है। यह बिल्कुल स्पष्ट है कि बिग डेटा, डेटा माइनिंग और डेटा शेयरिंग का उपयोग व्यक्ति विशेष के अनुरूप ट्रांसलेशनल अनुसंधान और स्वास्थ्य परिणामों में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए किया जा सकता है। - तेजी से नकदी की कमी से जूझ रही सार्वजनिक स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों में स्वास्थ्य हस्तक्षेपों की प्रभावशीलता में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता प्रदान करना।

और इसमें कोई संदेह नहीं है कि अधिकांश मरीज़ कुछ प्रकार के शोध के लिए अपना डेटा साझा करने में प्रसन्न होते हैं - जब तक विश्वास है और निश्चित रूप से, सहमति के लिए पर्याप्त अनुरोध (जहां संभव हो) और उपयुक्त सुरक्षा उपाय मौजूद हैं।

एक बार फिर, बिल्कुल स्पष्ट होने के लिए, एलायंस को विश्वास है कि इन दिनों अनुसंधान में मजबूत सुरक्षा उपाय पहले से ही मौजूद हैं - हम उदाहरण के लिए, विज्ञापन को लक्षित करने के लिए Google और Facebook जैसी एक-ऑफ़ कंपनियों द्वारा भारी डेटा एकत्र करने के बारे में बात नहीं कर रहे हैं - और न ही हैं हम सरकारी निगरानी या के बारे में बात कर रहे हैं 'सुरक्षित बंदरगाह' फैसले

यह मेडिकल रिसर्च है. जिसके लिए जीडीपीआर में अलगाव होना जरूरी है. यह आज पूरे यूरोप में मरीजों और आने वाले लाखों लोगों के स्वास्थ्य और कल्याण से संबंधित है।

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