Natuurlijk! Hier is een voorstel voor een data-anonimiseringsplan voor jouw medische dataset, gericht op het beschermen van gevoelige informatie en het voldoen aan de AVG-vereisten: **1. Doel en eisen vaststellen** - Doel: Beschermen van patiëntgegevens terwijl de dataset bruikbaar blijft voor churn voorspelling. - Eisen: Naleving AVG, behoud van relevante kenmerken, minimaliseren van herleidbaarheid. **2. Identificatie van gevoelige velden** - Naam - Burgerservicenummer (BSN) - E-mail **3. Anonimiseringsstrategieën** *3.1 Maskering* - **Naam:** Vervang met een pseudoniem of pseudonummer (bijvoorbeeld "Patiënt A", "Patiënt B") indien identificatie niet nodig is. - **E-mail:** Vervang met een generieke placeholder zoals "geanonimiseerd@domein.com" of pseudoniem. - **Burgerservicenummer (BSN):** Niet herleidbaar maken door te maskeren of verwijderen. *3.2 Hashing* - **BSN:** Gebruik een cryptografische hashfunctie (bijvoorbeeld SHA-256) met een salt om de gegevens te hashen. Zorg dat de hash niet terug te herleiden is tot het originele BSN. - **E-mail en Naam:** Overweeg hashing als je de mogelijkheid wilt behouden om bijvoorbeeld dezelfde patiënt te identificeren zonder persoonlijke gegevens te onthullen. Indien niet nodig, beter maskeren of verwijderen. **4. Implementatieplan** | Stap | Actie | Techniek | Opmerkingen | |---------|--------------|--------------|--------------| | 1 | Verwijder of pseudonimiseer naam | Maskering / pseudoniem | Behoud patiëntidentificatie indien nodig voor analyse, anders verwijderen | | 2 | Anonimiseer e-mail | Maskering | Vervang door generieke placeholder | | 3 | Hash BSN | Hashing (SHA-256 + salt) | Zorg voor veilige opslag van salt | | 4 | Controleer dat andere identificeerbare velden niet aanwezig zijn | Screening | Verwijder of pseudonimiseer indien nodig | | 5 | Test dat data bruikbaar blijft voor churn voorspelling | Validatie | Voer analyses uit op geanonimiseerde data | **5. Waarborgen van data-eigenschappen** - Voorkom verlies van belangrijke voorspellende kenmerken door alleen de strikt noodzakelijke gegevens te maskeren. - Test de dataset na anonymisering op de kwaliteit en bruikbaarheid voor de voorspellingsmodellen. **6. Documentatie en naleving** - Documenteer alle anonymisatiemethoden en -stappen. - Zorg dat de anonimiseringsprocedure voldoet aan de AVG-vereisten (geen herleidbaarheid, minimale gegevensverwerking). - Beperk toegang tot de originele gegevens en bewaart de pseudonimisering- en hashing-sleutels veilig. **7. Regelmatige evaluatie** - Herzie en update het anonymiseringsplan regelmatig om te voldoen aan nieuwe regelgeving en technische ontwikkelingen. --- Indien je verdere hulp nodig hebt met technisch implementatie of specifieke tools, laat het gerust weten!

Op basis van uw beschrijving, hier is een gestructureerd data-anonimiseringsplan dat voldoet aan de AVG en de bruikbaarheid voor churn-voorspelling behoudt: ### 1. **Gegevensclassificatie en Scope** - Identificeer alle velden met persoonsgegevens: Naam, BSN, e-mail (direct identificerend), plus indirect identificerende velden zoals geboortedatum/postcode (combineerbaar voor herleiding). - Behoud niet-gevoelige gezondheidsgegevens (bijv. diagnosecodes, medicatie, zorgverlener) intact voor analyse. ### 2. **Geselecteerde Anonimiseringstechnieken** - **BSN**: Volledige **maskering** (vervanging door willekeurige reeks of verwijdering), aangezien dit geen analytische waarde heeft voor churn. - Voorbeeld: `123456789` → `*********` of verwijderd. - **Naam**: **Hashing** met zout (salt) om pseudonimisering te bereiken, zodat relaties tussen records behouden blijven zonder herleidbaarheid. - Techniek: SHA-256 met uniek zout per dataset. - **E-mail**: Deelwise **maskering** (behoud domein voor eventuele domeinanalyse, maar anonimiseer lokaal deel). - Voorbeeld: `naam@domain.nl` → `***@domain.nl`. - **Indirect identificerende velden** (geboortedatum/postcode): - Gebruik **generalissatie** (geboortejaar i.p.v. volledige datum, postcode naar regio). - Dit minimaliseert herleidingsrisico maar behoudt demografische patronen voor churn-analyse. ### 3. **AVG-Naleving** - Pseudonimisering (hashing met zout) voldoet aan AVG-artikel 32 (beveiligingsmaatregelen). - Zorg dat het zout veilig wordt opgeslagen en gescheiden van de geanonimiseerde data. - Documenteer de anonimiseringsprocessen voor verantwoordingsplicht (AVG-artikel 5). ### 4. **Bruikbaarheid voor Churn-Voorspelling** - Behoud essentiële kenmerken: gezondheidsstatus, zorggebruik, demografische trends (gegeneraliseerd). - Hashing van namen zorgt voor consistente pseudoniemen om patiënttrajecten te volgen (bijv. voor historische churn-patterns). - Test de geanonimiseerde dataset op behoud van correlaties (bijv. tussen leeftijdsgroep en churn). ### 5. **Implementatiestappen** - Maak een kopie van de dataset voor anonimisering (nooit op originele data werken). - Gebruik tools zoals Python (Pandas met hashlib) of gespecialiseerde software (ARX, Anonimatron). - Valideer de output: controleer op resterende identificerende elementen en meet de impact op analyse-nauwkeurigheid. - Betrek een Functionaris voor Gegevensbescherming (FG) voor goedkeuring. ### 6. **Risicobeperking** - Voer een risico-assessment uit (bv. via k-anonimiteit) voor gegeneraliseerde velden om heridentificatie te voorkomen. - Beperk toegang tot de geanonimiseerde data tot geautoriseerde analisten. Dit plan balanceert privacy en bruikbaarheid, en is aanpasbaar naar specifieke churn-modellen. Laat het me weten als u details wilt over technische implementatie!