健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 是保护敏感健康数据的领先数据合规性法规，遵守其标准对于避免此类处罚和罚款至关重要。但这样做可能很复杂，而且其专家判定方法（HIPAA 安全合规性的一个关键考虑因素）还没有被很好地理解。
在本博客中，我们将阐明 HIPAA 专家裁决的关键方面以及以不延迟数据和见解速度的方式实施该裁决的最佳实践。
什么是 HIPAA 专家裁决？
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HIPAA 专家判定方法是一个过程，由具有必要知识和技能的合格专家评估医疗保健组织的安全措施，以评估受保护的健康信息 (PHI) 的潜在风险。
这些专家分析政策、程序和技术保障措施，以识别漏洞、评估 HIPAA 标准的合规性，并提出风险缓解策略。
鉴于 HIPAA 要求的整体复杂性，专家判定方法提供了针对 PHI 威胁的额外防线。它还为患者和客户提供了医疗保健公司维护数据安全和隐私标准的保证。
实现 HIPAA 合规性的 5 项挑战
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实现 HIPAA 标准的合规性至关重要，但并不一定简单。它需要将法律和技术专业知识结合起来，这些专业知识必须融入到组织结构中，此外还需要对所有员工进行有关处理数据和保护患者隐私的期望的培训。
集成 HIPAA 专家判定方法和
实现合规性的五个常见挑战是：
资源限制
聘请合格的专家并投入足够的资源来进行彻底的风险评估是资源密集型的，而且往往成本高昂，特别是对于小型医疗机构而言。
技术进步
快速的技术发展，包括新型人工智能模型，每天都在改变数据格局，并带来新的安全风险。跟上这些新兴工具和不断变化的威胁需要持续的关注、教育和投资。
互操作性问题
学习“互联网+医疗健康”安全知识，了解CIPT课程，学习信息技术、信息安全、软件工程、隐私设计等。
人为错误
尽管有技术保障和意识培训，人类还是容易犯错误，无论是有意还是无意。对于医疗保健组织来说，减少数据实践中出现人为错误的可能性是一项回避任务。
第三方风险
尽管存在这些挑战，正确的准备和结构使得实施 HIPAA 专家判定方法和满足数据隐私合规性要求成为一个更加无缝和直接的过程。
HIPAA 专家裁决的最佳实践
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有效整合 HIPAA 专家裁决需要
采取全面的方法。这样做的最佳实践包括：
招募合格的专家
不言而喻，医疗数据安全、隐私法和 HIPAA 要求方面深厚的主题专业知识对于获得正确的专家裁决至关重要。
合格的专家必须了解你组织的系统和流程、技术堆栈、部门结构和用例，并能够弥合法律规定和技术解决方案之间的差距。
寻找在医疗保健、法律体系和进行风险评估方面有经验的人，以便他们能够对你的生态系统、其差距以及如何切实降低风险形成整体看法。
超越风险评估
定期进行风险评估是赌注——然而，在中期制定指标是最佳实践。
虽然这听起来像是一种时间和资源密集型的方法，但结合提供访问行为分析、风险严重性评分、敏感数据视图和异常警报的数据监控工具，可为你的团队提供始终在线的备份，使你能够主动解决异常情况。
调查审计日志并按需生成报告的能力是持续安全监控的第二个好处，可以减轻随时证明合规性的负担。
采用技术保障措施确保安全
HIPAA 安全和隐私要求的特殊性（例如，PHI 的使用应限制在必要的最低程度）使得在使用本土保护措施时难以解释这些要求。
随着运营规模的扩大，这一点尤其如此，大型医疗保健组织中经常出现这种情况。
为了确保实现数据安全性和合规性，采用提供可跨任何平台部署的一体化工具套件的数据安全平台是成熟和成长型组织的最佳实践。
制定事件响应计划
HIPAA 专家判定方法指导指定专家提出针对数据泄露和不合规的缓解策略。
事实上，这样的策略并不是万无一失的。制定数据泄露响应计划可确保你在发生泄露事件时不会措手不及，从而最大程度地减少任何伤害。
根据 HIPAA 专家、数据平台和安全团队以及内部法律顾问的意见创建响应计划，并与定期处理数据的员工共享。
授权培训和意识
确保整个组织能够适当管理数据并有效响应事件的最佳方法是提供定期培训。教育员工了解他们在保护 PHI 和遵守 HIPAA 方面的作用，可以强化责任文化，同时提高对新出现威胁的认识。
由于数据安全和 HIPAA 合规性可能不是所有职能部门的首要考虑因素，因此强制培训是确保全面、及时完成培训的最佳实践。
及时了解监管变化
HIPAA 自 1996 年起开始实施，但它绝不是一成不变的。自颁布以来，已经进行了许多更新，以加强其要求并应对不断变化的环境、行为和技术因素。
可以肯定的是，HIPAA 将继续发展和扩展，因此及时了解修改以及如何最好地合并它们将最大限度地减少变更管理的复杂性和合规性失误。
在 HIPAA 合规性工具中寻找什么
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实现 HIPAA 合规性不一定是手动过程。事实上，考虑到上述挑战，情况不应该如此。
采用满足 HIPAA 要求并有助于为专家判定方法提供信息的工具是满足合规性标准的最直接、最有效的方法。
以下是 HIPAA 合规性工具
需要具备的关键功能：
自动化
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当谈到医疗保健和生命科学领域的数据使用时，时间至关重要。将自动化纳入你的工作流程（例如，通过自动策略执行）有助于减少延迟、滞后时间和人为错误的空间，从而使数据在整个生态系统中高效移动。
数据发现和分类
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你的数据平台中存在多少 PHI 以及它们到底位于何处？如果没有同时提供自动数据分类的数据发现解决方案，那么要确保所有 PHI 都得到考虑并适当标记以执行策略将变得更加困难。
可扩展的访问控制
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如果在选择 HIPAA 合规性工具时有一个不可忽视的功能，那就是数据访问控制。然而，传统的基于角色的方法不再能解决这个问题。
在当今世界，数据使用和共享率呈指数级增长，基于属性的访问控制是确保只有正确的人员可以在正确的时间访问正确的数据的黄金标准，并且（重要的是根据 HIPAA）出于正确的原因。
详细了解基于角色的访问控制与基于属性的访问控制的完整说明。
高级数据脱敏
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专家判定是满足 HIPAA 隐私规则的去识别化标准的两种方法之一。另一个是安全港，定义了 18种必须从数据集中删除的敏感数据。
无论你使用哪种方法，使用提供动态数据屏蔽和高级隐私增强技术(PET) 的工具都可以通过数学保证来保护 PHI。
集中策略管理
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根据2024 年数据安全状况报告，33% 的数据专业人员将缺乏数据使用和共享的可见性视为他们最大的数据安全挑战。
从单一平台管理和执行策略可提高可见性并确保策略在各个平台上一致应用。
数据监控
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最好的数据泄露响应是从一开始就不必发生的响应。在堆栈中拥有数据监控工具是实现这一目标并改善数据安全态势管理的最可靠方法。
分析数据访问、使用和共享以及实时识别异常的能力使你能够主动响应威胁并简化 HIPAA 合规性。
最安全、最具弹性的工具是将所有这些功能组合到一个平台中的工具。
这样你就无需在所有平台和用户之间协调各种不同的解决方案，因此你可以无缝地建立安全的工作流程，而不会抑制数据分析或损害 HIPAA 合规性。
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