Quiz: Anonimizzazione e governance del dato per lo sviluppo

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Question 1 of 3

1. Question

Qual è la differenza fondamentale tra anonimizzazione e pseudonimizzazione nel contesto della condivisione di dataset clinici per l’addestramento di algoritmi di IA?

La pseudonimizzazione elimina irreversibilmente ogni legame con l'identità del paziente, mentre l'anonimizzazione lo maschera solo temporaneamente.
Correct Incorrect Correct answer

Il dato anonimizzato non è più considerato dato personale ai sensi del GDPR, mentre il dato pseudonimizzato lo è ancora e rimane soggetto alla normativa sulla privacy.
Correct Incorrect Correct answer

Non vi è alcuna differenza legale o tecnica: entrambi i termini indicano la stessa procedura organizzativa per lo sviluppo di IA.
Correct Incorrect Correct answer

L'anonimizzazione richiede l'uso di chiavi crittografiche conservate dall'azienda sanitaria, mentre la pseudonimizzazione distrugge irreversibilmente tali chiavi.
Correct Incorrect Correct answer

Correct / 1 Points

Incorrect / 1 Points
Question 2 of 3

2. Question

Nel processo organizzativo per validare un algoritmo di IA fornito da terzi utilizzando dati clinici aziendali, qual è la pratica di governance più corretta?

Inviare al fornitore il database clinico in chiaro, subordinando la tutela dei dati alla sola firma di un accordo di riservatezza (NDA).
Correct Incorrect Correct answer

Trasferire i dati completi di identificativi diretti, delegando al fornitore esterno la responsabilità esclusiva dell'anonimizzazione sui propri server.
Correct Incorrect Correct answer

Applicare un processo strutturato di anonimizzazione prima della condivisione, estraendo solo i campi strettamente necessari in ossequio al principio di minimizzazione dei dati.
Correct Incorrect Correct answer

Evitare qualsiasi alterazione o mascheramento del dato per non compromettere le prestazioni tecniche dell'algoritmo, ignorando i rischi legati alla privacy.
Correct Incorrect Correct answer

Correct / 1 Points

Incorrect / 1 Points
Question 3 of 3

3. Question

Quale delle seguenti azioni rappresenta un’adeguata metodologia organizzativa di ‘data governance’ per la preparazione di dataset clinici destinati allo sviluppo o validazione di IA?

L'istituzione di procedure aziendali e team multidisciplinari (DPO, Direzione Clinica, IT) per valutare il rischio di re-identificazione e validare la qualità dei dataset anonimizzati.
Correct Incorrect Correct answer

L'esclusione della Direzione Sanitaria e del DPO dalle fasi di preparazione dei dati, affidando l'intero processo a un singolo data scientist per velocizzare i tempi di sviluppo.
Correct Incorrect Correct answer

L'adozione di un semplice script per cancellare esclusivamente i nomi e cognomi dei pazienti, considerando tale operazione sufficiente ad annullare ogni rischio di re-identificazione.
Correct Incorrect Correct answer

La conservazione perpetua dei dataset originali non de-identificati su server accessibili pubblicamente per favorire l'open innovation tra i fornitori esterni.
Correct Incorrect Correct answer

Correct / 1 Points

Incorrect / 1 Points

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