Turvallisuuden ja yksityisyyden näkökulma potilastietojen kielikääntämisessä
Helle, Helmar (2025)
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025053018454
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2025053018454
Tiivistelmä
Tämä työ kartoittaa, millaisia turvallisia konekäännösratkaisuja (NMT, LLM), tietoturva-arkkitehtuureja (on-premise, zero-knowledge, proxy) ja anonymisointi- sekä pseudonymisointimenetelmiä terveydenhuollossa on käytettävissä. Lisäksi se arvioi, millaisia vahvuuksia ja heikkouksia näillä ratkaisuilla on EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen (General Data Protection Regulation, GDPR), Yhdysvaltain terveydenhuollon tietosuojalain (Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA) sekä Kansainvälisen standardisoimisjärjestön (International Organization for Standardization, ISO) asettamien vaatimusten valossa.
Työssä tehtiin laaja kvalitatiivinen kirjallisuuskatsaus. Kirjallisuudesta ja standardeista (GDPR, HIPAA, ISO) poimittiin keskeiset turvallisuus- ja tietosuojavaatimukset, jotka liitettiin teknisiin ja organisatorisiin ratkaisuihin. Analyysi osoitti, että paikalliset mallit antavat parhaan datakontrollin, mutta vaativat suuria resursseja. Zero-knowledge-mallit tuovat vahvan kryptografisen suojan mutta laskennallisen haasteen. Proxy-arkkitehtuuri tasapainottaa joustavasti anonymisoinnin, auditoinnin ja pilvipalveluiden skaalautuvuuden. Lisäksi strukturoitu pseudonymisointi säilyttää käännöslaadun kontekstitiedon kadottamatta turvaominaisuuksia, ja hybridimalli tarjoaa kustannustehokkaan tavan varmistaa potilasturvallisuus ja laatu käytännössä.
Työssä tehtiin laaja kvalitatiivinen kirjallisuuskatsaus. Kirjallisuudesta ja standardeista (GDPR, HIPAA, ISO) poimittiin keskeiset turvallisuus- ja tietosuojavaatimukset, jotka liitettiin teknisiin ja organisatorisiin ratkaisuihin. Analyysi osoitti, että paikalliset mallit antavat parhaan datakontrollin, mutta vaativat suuria resursseja. Zero-knowledge-mallit tuovat vahvan kryptografisen suojan mutta laskennallisen haasteen. Proxy-arkkitehtuuri tasapainottaa joustavasti anonymisoinnin, auditoinnin ja pilvipalveluiden skaalautuvuuden. Lisäksi strukturoitu pseudonymisointi säilyttää käännöslaadun kontekstitiedon kadottamatta turvaominaisuuksia, ja hybridimalli tarjoaa kustannustehokkaan tavan varmistaa potilasturvallisuus ja laatu käytännössä.