[가명처리] 의료정보 가명처리

 

 

지난번에는 금융정보 가명처리를 해봤습니다.

 

2021.06.22 - [IT 일기 (상반기)/가명처리] - [가명처리] 금융정보 가명처리

[가명처리] 금융정보 가명처리

 

 

 

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이번에는 의료정보 가명처리를 해보도록 할게요~

 

우선 제가 가지고 있는 테이블은 다음과 같습니다.

 

 

 

 

 

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**여기서 주의할 점**

 

누군가에게 데이터를 넘길 때에는 반드시 검토 보고서를 작성해야합니다.

그리고 누구에게 넘겼는지 보고 라인을 통해 근거를 다 남기는 과정이 중요합니다.

 

 

즉 데이터 처리를 하는 경우 필요한 보고서 3가지는 다음과 같습니다.

 

1. 가명처리 검토 결과 보고서
2. 가명처리 수준 정의표
3. 가명처리 수행 코드 설명서

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그래서 이제

민감정보가 무엇인지 생각해보고 빼야하는 정보들은 빼주도록 할게요:)

 

setwd("C:/Kisa/data/Exercise")
ju = read.csv("의료정보.csv", header=T, fileEncoding='utf-8')
library(dplyr)
ju = select(ju, -c(ID, Age, Name, FirstDate, DCode))

 

다음과 같이 variable 수가 줄어들었습니다.

저는 ID, Age, Name, FirstDate, DCode를 없앴습니다.

 

 

 

 

그런데 생각해보니 DCODE는 삭제가 아니라 마스킹 처리를 해주는 게 나을 것 같네요?

그래서 구냥 다음과 같이 가명처리 수준 정의표를 작성했습니다:)

 

 

다시 RSTUDIO에서 작업한 결과~

 

setwd("C:/Kisa/data/Exercise")
ju = read.csv("의료정보.csv", header=T, fileEncoding='utf-8')
library(dplyr)

#컬럼삭제
ju = select(ju, -c(ID, Name, Birtjuate, FirstDate ))

#나이 5세 단위 범주화
ju$AgeGRP = NA
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 20 & ju$Age <25,'25-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 25 & ju$Age <30,'30-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 30 & ju$Age <35, '35-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 35 & ju$Age <40, '40-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 40 & ju$Age <45, '45-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 45 & ju$Age <50, '50-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 50 & ju$Age <55, '55-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 55 & ju$Age <60, '60-', ju$AgeGRP)
ju$AgeGRP = ifelse(ju$Age >= 60 , '60+', ju$AgeGRP)
ju = select(ju, -c(Age))

table(ju$Dept)


#약마스킹처리
ju$MedicineGrp = NA
ju$MedicineGrp =  substr(ju$Medicine, 1, 3 ) 
ju = select(ju, -c(Medicine))

#질병코드 마스킹처리
ju$DCodeGrp = NA
ju$DCodeGrp =  substr(ju$DCode, 1, 2 ) 
ju = select(ju, -c(DCode))

#진료과 마스킹처리
ju$DeptGrp = NA
ju$DeptGrp =  substr(ju$Dept, 1, 2 ) 
ju = select(ju, -c(Dept))

write.csv(df, file="의료정보_Pseudonymization.csv", row.names=FALSE, fileEncoding='utf-8')