示例 面向通用数字医疗卫生组织的参考档案,并非正式的职位说明。 关于本参考资料。

假名化与披露控制

在关联、分析、共享或发布数据时,使用假名化、匿名化、小数抑制和其他统计披露控制方法保护患者隐私。

本参考资料原创。

等级

1. 了解

您可以:

  • 解释可识别数据、假名化数据和匿名化数据之间的区别
  • 遵循组织关于在输出中抑制小数的规则
2. 胜任

您可以:

  • 使用假名化数据,并在发布输出前进行披露检查
  • 识别关联数据或详细数据何时可能识别出某位患者
3. 熟练

您可以:

  • 设计将标识符与分析数据分开保存的假名化和关联方法
  • 评估数据集或出版物的再识别风险,并选择合适的控制措施
  • 就可信研究环境等安全环境向团队提供建议
4. 专家

您可以:

  • 制定组织的去标识化和披露控制标准
  • 为高风险的数据发布和关联项目提供保证
  • 领导与合作伙伴开展的工作,为研究和规划提供安全的数据访问

最接近的 ESCO 技能

Contains ESCO v1.2.1 data (https://esco.ec.europa.eu/). © European Union. Reuse authorised under Commission Decision 2011/833/EU.

期望具备该技能的角色级别

角色级别角色职级期望等级
分析工程师分析工程师6了解
高级分析工程师分析工程师7胜任
首席分析工程师分析工程师8a胜任
助理数据分析师数据分析师5了解
数据分析师数据分析师6胜任
高级数据分析师数据分析师7熟练
主任数据分析师数据分析师8b熟练
数据工程师数据工程师6胜任
高级数据工程师数据工程师7熟练
首席数据工程师数据工程师8a熟练
数据工程主管数据工程师8b熟练
数据治理经理数据治理经理7胜任
首席数据治理经理数据治理经理8b熟练
数据治理主管数据治理经理8c专家
见习数据科学家数据科学家4了解
助理数据科学家数据科学家5胜任
数据科学家数据科学家6胜任
主任数据科学家数据科学家7熟练
首席数据科学家数据科学家8a熟练
绩效分析师绩效分析师6了解
高级绩效分析师绩效分析师7胜任
首席绩效分析师绩效分析师8a胜任