Les organisations de soins de santé doivent aller au-delà de la conformité pour réduire les risques, mettre en œuvre une gestion robuste des données et mettre en place un programme de protection des données qui équilibre la protection des données des patients avec la fourniture de soins de la plus haute qualité.
Défis de sécurité des données de santé
Données des patients — ou informations médicales protégées (PHI) sous HIPAA (la loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie) — ne sont pas seulement certaines des données les plus sensibles qui existent, mais elles sont également parmi les plus ciblées par les attaquants malveillants.
Les organisations doivent atténuer les risques dans l’ensemble de leur organisation, de manière appropriée. protéger les informations des patientset exploiter pleinement la valeur de leurs données, tout en se conformant à un volume croissant d'exigences réglementaires complexes et qui se chevauchent, comme HIPAA, HITECH, CCPA, GDPR, lois des États américains, et bien d'autres encore.
Meilleures pratiques en matière de sécurité des données
En utilisant la plateforme automatisée d'intelligence des données de BigID, apprentissage automatique profond, et un cadre d'application extensible, les entreprises de soins de santé peuvent établir, opérationnaliser et appliquer les meilleures pratiques pour sécuriser et gérer leurs données.
- Découvrez toutes vos données : données des patients, données obscures, données réglementées, etc.
A fondation de découverte profonde est la première étape que toutes les organisations de soins de santé doivent franchir pour mettre en place des programmes robustes pour vie privée, sécuritéet gouvernance dans toute l'entreprise. Vous ne pouvez pas protéger ce que vous ne savez pas que vous avez, BigID découvre donc toutes vos données — de tous types, dans n'importe quelle langue, à l'échelle du pétaoctet, dans le centre de données ou dans le cloud. - Exploitez la classification des données de nouvelle génération
Classer automatiquement les PHI Au-delà de la correspondance de motifs et des expressions régulières (RegEx), BigID adopte une approche basée sur le Machine Learning pour automatiser classer et étiqueter toutes les données sensibles, réglementées et à haut risque — par réglementation, type de document, politique, attributs, personne, etc. - Définir des politiques de conservation ou de suppression des données
Appliquer les politiques internes et externes pour conservation des données Règles et réglementations. Automatisez les flux de travail pour agir sur le vieillissement des données, identifiez les données à conserver, définir combien de temps le conserveret marquer les données trop conservées pour suppression. - Protéger les données critiques
Identifier et protéger de manière proactive les données des patients et les données critiques; supprimer les données redondantes, obsolètes ou triviales (ROT) pour minimiser les risques ; et identifier les données soumises à des conservations légales pour se conformer aux exigences réglementaires. - Corriger les données à haut risque et gérer les flux de travail de correction
Corriger les données sensibles, critiques et réglementées – et exploitez les processus de correction pour déléguer les décisions aux bonnes personnes. Examinez les constatations et les violations dans toutes vos sources de données et à travers les données structurées et non structurées. Prioriser et attribuer les résultats aux personnes les plus qualifiées pour prendre des décisions sur ces données et prendre des mesures pour corriger les données à haut risque. - Surveiller l'accès aux fichiers
Obtenez une analyse des autorisations de haut niveau autour d'ensembles de données ciblés En fonction de la catégorie et du type, identifiez les utilisateurs ayant accès à des ensembles de données volumineux et sensibles pour une analyse plus approfondie. Identifiez et corrigez les données surexposées afin de réduire les risques et de protéger les informations personnelles dans l'ensemble des bases de données de votre entreprise. - Simplifier la réponse aux incidents
Identifiez précisément les utilisateurs impactés suite à une violation de données et mettez en œuvre votre plan de réponse aux incidents. Avec BigID, les utilisateurs peuvent rapidement et précisément identifier les données impactées par un incident (perte, vol ou utilisation abusive) et identifier les ensembles de données personnelles et critiques concernés. - Évaluer et noter les risques
Réduisez proactivement les risques liés à vos données les plus sensibles. BigID offre une vue centrée sur les risques des données personnelles, permettant aux organisations de réduire les risques de manière proactive. Les organisations peuvent évaluer les risques en fonction de divers paramètres tels que le type de données, la localisation et le lieu de résidence.
Réduire les risques dans toute l'organisation
Les entreprises de soins de santé qui mettent en œuvre de manière proactive les meilleures pratiques pour protéger les données sensibles des patients réduiront les risques sur l'ensemble de leur paysage de données.
Avec La technologie basée sur le ML de BigID, les organisations de soins de santé bénéficient d'une visibilité complète et couverture complète sur toutes leurs données sensibles, réglementées et à haut risque pour assurer une conformité continue avec les réglementations en matière de confidentialité et de protection, et réduire leur risque d'incidents coûteux de violation de données.
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