Ummodelo de anonimização aplicado a prontuários eletrônicos 250 gias de anonimização em sistemas de saúde representa um avanço significativo no equilíbrio entre inovação tecnológica, segurança da informação e governança ética dos dados. Palavras-chave: Anonimização de dados; Prontuário eletrônico; Inteligência artificial; LGPD; Segurança da informação. 1. INTRODUÇÃO Os equívocos no diagnóstico médico não são um problema recente, como descrito já na pesquisa realizada há mais de uma década por Bhasale (1998). A maioria dos erros de diagnóstico clínico estão ligados aos erros de julgamento, particularmente na formação e avaliação de hipóteses diagnósticas, em parte devido à redução do acesso às informações necessárias (Zurynski et al., 2017; Sutherland et al., 2020). O prontuário do paciente é um documento essencial para garantir uma assistência integral e continuada ao enfermo, armazenando o histórico da sua saúde (Benício, 2020). Conforme Shickel et al. (2017), os registros médicos foram projetados principalmente para arquivar informações clínicas e administrativas, embora muitas novas aplicações usem esses dados médicos em uma variedade de tarefas, tais como a previsão de doenças crônicas (Goldstein et al., 2017), decomposição de risco clínico (Huang; Dong; Duan, 2015), tratamento da depressão (Perlis et al., 2012; Adekkanattu et al., 2023), entre outros. A integração de fontes heterogêneas e análises de similaridade de pacientes auxiliam a compor um modelo de suporte para um diagnóstico clínico mais amplo e para apoiar a vigilância automatizada (Perer; Wang; Hu, 2015; Beg et al., 2022). Uma vez que a informação de saúde é estruturada, ela pode ser usada em conjunto com bancos de dados abertos e conectados para alimentar sistemas de recomendação de diagnóstico clínico (Schwertner, 2020; Braga et al., 2019). Existe um grande aumento do número de prontuários em formato digital que acomodam dados não estruturados, com textos e observações em Linguagem Natural (LN) (Topaz et al., 2016; Solares et al., 2020). A crescente adoção do Electronic Health Records (EHR) e o consequente aumento no volume de dados não estruturados disponíveis, bem como o interesse em utilizar tais dados para promover
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