JP2015515659A - 患者に関連するデータレコードを処理するための方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、それぞれが医療データ及び機密性の高い患者データをプレーンデータとして含んでいる、患者に関連するデータレコードを処理するための方法に関する。この方法においては、患者に関連する各データレコードの機密性の高い患者データが匿名化され（２０）、それによって、匿名化された患者に関連するデータレコードが生成され、アルゴリズムを用いて、患者に関連する各データレコードの機密性の高い各患者データから検査用データが生成され、患者に関連する各データレコードに組み込まれ（１８）、検査用データを含む、匿名化された患者に関連するデータレコードが、クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に供給され（２２）、クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に接続されているクライアントコンピュータ（２４）において、所定の患者に関連するデータレコードの処理において、選択された患者の機密性の高い患者データが設定され、アルゴリズムを用いて、設定された機密性の高い患者データから照会データが生成され（２６）、所定の患者に関連するデータレコードの検査用データが、選択された患者の照会データと一致しない場合には保護機能がトリガされる。

Description

本発明は、それぞれが医療データ及び機密性の高い患者データをプレーンデータとして含んでいる、患者に関連するデータレコードを処理するための方法に関する。

医療分野では、目下のところ、各患者の医療データを収集し、患者によって決まっている各医師が簡単且つ迅速に、自身の必要とする患者の全ての医療データにアクセスできるようにアーカイブする中央情報技術システムを開発することが目標とされている。

このために、患者の医療データを個々の医療施設の直接的な管理エリアから、多数のユーザによって共有されるクラウドコンピューティングアーキテクチャに伝送することが必要になる。その際に、いわゆる「保護医療情報（ＰＨＩ：Protected Health Information）」、即ち患者の一義的な識別を可能にするあらゆるデータを患者の医療データから取り除くことが所望されるか、又は法的な規制に基づき必要とされることが多い。またこのことは、例えば、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に準拠して構成されており、且つ、例えばコンピュータトモグラフィによる検査の際に形成される画像データを含んでいるデータにも当てはまる。「保護医療情報」の匿名化は例えば、匿名をデータの作成者のみ、即ち各医療施設のみが知る限りにおいて、そのような匿名を設定することによっても行われる。

また一方では、患者の安全を保証し、特に誤診を回避するために、画像生成医療システムを用いる検査の枠内での画像データの生成時に、生成された画像データに患者のアイデンティティを密接にリンクさせ、それにより画像データの患者への誤った対応付けを可能な限り排除することも要求される。

それら二つの矛盾する要求に基づき、従来では、多数のユーザによって共有されるクラウドコンピューティングアーキテクチャは大抵の場合は断念されていたが、しかしながら、クラウドコンピューティングアーキテクチャを、あらゆるアクセスと共に、各医療施設の管理エリアに配置することも行われていた。何故ならば、この場合には「保護医療情報」の匿名化は必要とされないからである。頻繁に用いられる他の解決手段では、暗号化されたデータのみがクラウドコンピューティングアーキテクチャに出力され、そのクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて使用される。データの復号化は、局所的にユーザのもとにインストールされているクライアントアプリケーションによって実現される。データ量及び暗号化方式に応じて、データの相応の暗号化又はデータの復号化は膨大な量の計算時間をもたらす。データは更なる処理のために、通常は復号化された状態で存在していなければならないので、その場合には、その都度全てのデータレコードを伝送することが更に必要となる。従ってこの解決策は、特に、局所的に比較的低い計算能力しか与えられていないユーザアクセスの場合及び／又は画像データの場合、及び／又は、幾つかのネットワークコネクションがデータ伝送のために比較的狭い帯域幅しか有していないネットワークでは不利である。

上記の事項に基づき、本発明は、患者に関連するデータレコードを処理するための代替的な有利な方法を提供することを課題とする。

本発明によれば、この課題は、請求項１の特徴部分に記載されている特徴を備えている方法によって解決される。従属請求項には、本発明の部分的に有利であり、且つ、部分的にそれ自体で発明性のある発展形態が含まれている。

本方法は、それぞれが医療データ及び機密性の高い患者データをプレーンデータとして含んでいる、患者に関連するデータレコードを処理するために用いられる。本方法の枠内では、患者に関連する各データレコードの機密性の高い患者データが匿名化され、それによって、匿名化された患者に関連するデータレコードが生成される。さらには、アルゴリズムを用いて、患者に関連する各データレコードの機密性の高い各患者データから検査用データが生成され、患者に関連する各データレコードに組み込まれる。続けて、検査用データを含む、匿名化された患者に関連するデータレコードが、クラウドコンピューティングアーキテクチャに供給される。また、クラウドコンピューティングアーキテクチャに接続されているクライアントコンピュータには、所定の患者に関連するデータレコードの処理の枠内で、選択された患者の機密性の高い患者データが設定され、アルゴリズムを用いて、その設定された機密性の高い患者データから照会データが生成される。選択された患者の照会データが、所定の患者に関連するデータレコードの検査用データと一致しない場合には、保護機能がトリガされる。ここで、用語「患者に関連するデータレコード」は、特に、ＤＩＣＯＭ（Digital Imaging and Communications in Medicine）規格に準拠するファイルを表し、また用語「機密性の高い患者データ」には特に、いわゆる「保護医療情報（ＰＨＩ：Protected Health Information）」が含まれる。

即ち、本方法においては患者に関連するデータレコード全体が暗号化されるのではなく、その患者に関連するデータレコードに含まれている幾つかの情報だけが、つまり機密性の高い患者データだけが秘匿される。これは例えば、機密性の高い患者データ、例えば患者の名前、患者の生年月日等が、相応のプレーンデータを適切なプレースホルダに置換する方式で暗号化されることによって行われる。その結果、患者に関連するデータレコードは、機密性の高い患者データの匿名化の後であっても、その機密性の高い患者データの匿名化を事前に取り消す必要なく更に処理することができる。従って、機密性の高い患者データがクラウドコンピューティングアーキテクチャ内でプレーンデータとして現れることはなく、匿名化された患者に関連するデータレコードをクラウドコンピューティングアーキテクチャに供給し、またクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて記憶することができる、及び／又は、更に処理することができる。更に、機密性の高い患者データは匿名化されていても、患者に関連するデータレコードに永続的に組み込まれたまま残存するので、本方法においては、冒頭で述べた二つの矛盾する要求が満たされる。プレーンデータとしての機密性の高い患者データを知っており、且つ、そのプレーンデータから匿名化された機密性の高い患者データ、特にプレースホルダをクライアントコンピュータにおいて生成できるアプリケーションにアクセスする、権限のある人間、特に各患者によって選択された医師だけに、患者に関連するデータレコードへのアクセス権が与えられている。クラウドコンピューティングアーキテクチャに接続されているクライアントコンピュータを介して、権限のある人間は患者に関連するデータレコードにアクセスする。その際に、クライアントコンピュータにおいて生成された、匿名化された機密性の高い患者データと、匿名化された患者に関連するデータレコードにおける匿名化された機密性の高い患者データとの比較しか行われないので、クラウドコンピューティングアーキテクチャへのアクセスの際にも、そのクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいてプレーンデータが現れることはない。

データ処理が可能な限り簡単な構成となるように、匿名化された機密性の高い患者データ、つまり特にプレースホルダは更に、付加的ないわゆる「タグ」を形成するために使用され、その相応の「タグ」は、対応する患者に関連するデータレコードにいわばアーカイブ用の識別子を設けるために、その対応する患者に関連するデータレコードに組み込まれる。「タグ」とは一般的に、データレコードに追加される付加的情報であると解される。

一つの有利な発展形態においては、患者に関連する各データレコードの機密性の高い患者データが先ず、キーデータとそれ以外の機密性の高い患者データとに分類され、続けて、患者に関連する各データレコードの機密性の高い全ての患者データが匿名化され、それによって、匿名化された患者に関連するデータレコードが生成される。しかしながら、アルゴリズムを用いて、患者に関連する各データレコードの各キーデータのみから検査用データが生成され、患者に関連する各データレコードに組み込まれる。続けて、検査用データを含む、匿名化された患者に関連するデータレコードが、クラウドコンピューティングアーキテクチャに供給される。所定の患者に関連するデータレコードの処理の枠内で、クラウドコンピューティングアーキテクチャに接続されているクライアントコンピュータにおいて、選択された患者のキーデータが設定され、その設定されたキーデータからアルゴリズムを用いて照会データが生成される。選択された患者の照会データが、所定の患者に関連するデータレコードの検査用データと一致しない場合には、保護機能がトリガされる。

この方法のヴァリエーションは特に、本発明による解決手段の簡単な扱いを可能にする。ここでは、機密性の高い患者データが時に非常に膨大な量の情報を含んでいる可能性があるが、その一方では、対応する患者を一義的に識別するためには、通常の場合、僅かな量の情報で既に足りることを考慮する必要がある。即ち、例えば、自身の患者の医療データを照会したい医師は、自身のコンピュータ上のアプリケーションによって、その患者の名前及び生年月日を入力ウィンドウに入力することが要求され、またそれらのデータがその後はキーデータとして機能する。同様に患者に関連するデータレコードに含まれていることが多いその他の機密性の高い患者データ、例えば患者の性別、住所、健康保険証番号等は、医師が知る必要もなければ、それらの各情報を医師が入力ウィンドウを介して入力する必要もない。即ち、その他の機密性の高い患者データは、特に、患者に関連するデータレコードの識別の際には何の役割も果たさないが、対応するデータレコードがクラウドコンピューティングアーキテクチャに供給される前には同様に匿名化される。

更には、アルゴリズムとして一方向ハッシュ関数（ハッシュアルゴリズム、又は単にハッシュ関数とも称される）が使用される方法のヴァリエーションが有利である。更に有利には、機密性の高い患者データの匿名化及び検査用データの生成のために同一のアルゴリズム、特に同一の一方向ハッシュ関数が使用される。暗号作成に適している一方向ハッシュ関数は当業者には周知であるので、好適な特性を備えている一方向ハッシュ関数を容易に見付けることができる。ここでは特に、ＭＤ５、ＳＨＡ１又はＳＨＡ２のタイプの一方向ハッシュ関数が有利である。

また、クラウドコンピューティングアーキテクチャに由来する、検査用データを含む、匿名化された患者に関連する複数のデータレコードが、クライアントコンピュータにおいて表示するための表示データを含んでいる方法のヴァリエーションが好適である。同様に、患者に関連する複数のデータレコードが、画像生成モダリティの画像データを含んでおり、且つ、それらの患者に関連するデータレコードの内の一つのデータレコードの画像データから、クライアントコンピュータにおいて表示するための表示データがクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて形成される、方法のヴァリエーションも好適である。このことは例えば、クラウドコンピューティングアーキテクチャから供給される、自身の患者の収集された医療ドキュメントに、コンピュータを介してアクセスする各医師が、コンピュータトモグラフィにおいて患者の検査の枠内で生成される画像データも利用できることを意味している。特に、画像データはクラウドコンピューティングアーキテクチャ内の高性能リソースを用いて処理され、表示データのみがクライアントコンピュータに、即ち医師のコンピュータに送信され、それらの表示データは更なる処理を要することなく表示装置に、即ち例えばモニタに表示される。即ち、ほぼ完成した画像が医師のコンピュータに送信され、それらの画像はその後医師に表示されるだけである。これに対して、コンピュータトモグラフィによって生成されるデータのコンピュータへの負荷が高い処理、また特に３Ｄ画像の計算はクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて行われる。また、医師のコンピュータへと送信される、その種の完成した画像のデータ量は比較的少ない。クラウドコンピューティングアーキテクチャにおいては、例えば、いわゆる「ボリュームレンダリング（Volume Rendering）」が、即ち、例えば患者の検査された全てのボリュームの、コンピュータトモグラフィによって生成されたデータの処理が行われ、医師のコンピュータには、その医師によって選択されたボリュームの個々のビューの完成した画像又は個々の断面図の完成した画像のみが送信される。従って、それらのデータの伝送、つまり医師のコンピュータのネットワークコネクションのための帯域幅は比較的小さくても十分である。

更には、先ず、所定の匿名化された患者に関連するデータレコードの表示データ及び検査用データがクライアントコンピュータに供給され、そのクライアントコンピュータにおいて続いて、それらの検査用データが照会データと比較され、検査用データと照会データとが一致しない場合には保護機能がトリガされる方法のヴァリエーションが好ましい。従ってデータの比較又は検査プロセスは有利には、完全にクライアントコンピュータにおいて局所的に行われる。この検査プロセスは有利には、別個のアプリケーションによって、従って匿名化された患者に関連するデータレコードの処理から完全に切り離されているアプリケーションによって行われるので、それによって、匿名化された患者に関連するデータレコードとプレーンデータの所望の厳密な分離が保証される。

また、検査用データがグラフィックにより表示データに組み込まれ、更に有利には２Ｄバーコードの形式で組み込まれる方法のヴァリエーションが有利である。即ち、例えばクラウドコンピューティングアーキテクチャを介して患者のレントゲン画像が供給され、そのレントゲン画像が医師のコンピュータのモニタにおいて表示されるだけの場合には、例えば、表示画像の所定の領域内に、例えば右上角に、匿名化された機密性の高い患者データ、特にキーデータを表すバーコード又はＱＲコードが表示される。このケースに適した（本方法の一部である）照会プロセスは例えば以下のように構成されている。先ず、医師が自身の患者の名前及び生年月日を入力ウィンドウに入力し、続いて、その名前及び生年月日に基づき、所定の一方向ハッシュ関数を用いてＱＲコードが生成される。付加的に、第２の一方向ハッシュ関数を用いて数字コードが生成される。続いて、クラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて、同一の数字コードが「タグ」として埋め込まれているファイルが発見される。続いて、そのファイルに由来する画像データが処理され、それによって表示データのセットが生成される。続いて、表示データが医師のコンピュータに送信される。それらの表示データは同様にＱＲコードを含んでいる。続いて検査プロセスが開始され、この検査プロセスにおいては表示部のＱＲコードと、医師のコンピュータにおいて生成されたＱＲコードとが有利にはソフトウェアベースでいわば光学的に相互に比較される。それら二つのＱＲコードが一致する場合には、表示データが画像として医師のコンピュータのモニタに表示される。続いて、その画像には有利には、表示されたＱＲコードの領域において、第２の画像が重畳され、その第２の画像にはＱＲコードによって表されるプレーンデータ、即ち患者の名前及び生年月日が表示される。従って、医師はその右上角にＱＲコードが表示されているレントゲン画像を見るのではなく、右上角に患者の名前及び生年月日を識別することができるレントゲン画像を見る。これに対して、二つのＱＲコードが一致しない場合には、保護機能がトリガされ、例えばエラー通知が表示される。

保護機能がトリガされると表示データの表示が中止される方法のヴァリエーションが更に有利である。即ち、検査用データと照会データとが一致しない場合には、医師には表示データが表示されず、従って表示データを見ることはできない。即ち、例えば、患者のレントゲン画像がクラウドコンピューティングアーキテクチャにおいて、別の患者の患者ファイルに格納され、医師がその患者ファイルにおいて医療ドキュメントを調べることを試みる場合、医師がレントゲン画像を見ようとした際に、そのレントゲン画像は自身の患者のレントゲン画像ではなく、レントゲン画像は表示されない旨のエラー通知を得る。

以下では、概略的な図面に基づき、本発明の実施例を詳細に説明する。

患者に関連するデータレコードを処理するための方法をブロック図で示す。

下記において例示的に説明する方法の一つのヴァリエーションによって、医療データに関するアーカイブを、医療施設、ここでは病院の直接的な管理エリア外に設けることができる。このアーカイブは、クラウドコンピューティングアーキテクチャ２の一部である複数のＰＡＣＳ（Picture Archiving and Communication System）サーバに分散されている。

ある患者が例えば病院内でコンピュータトモグラフィ４による検査を受ける場合、検査に先立って、入力処理ステップ６において、先ず幾つかの機密性の高い患者データ、例えば患者の名前及び生年月日がコンピュータトモグラフィ４のメモリに格納される。続いて、患者の実際の検査が行われ、その際に、コンピュータトモグラフィ４によって、スキャン処理ステップ８の間に生データが生成される。このスキャン処理ステップ８が終了すると、生データから患者に関連するデータレコードが作成され、そのデータレコードに、組み込み処理ステップ１０の枠内で、入力処理ステップ６において入力された機密性の高い患者データが組み込まれる。更に、それらの機密性の高い患者データは、コンピュータトモグラフィ４において実施された検査を特徴付けて一義的に表す、別の機密性の高い患者データによって補完される。そのような別の機密性の高いデータは、例えば、検査日時、検査モード、患者の被曝線量等である。この患者に関連するデータレコードは、続いて、病院の直接的な管理エリア内にあるサーバステーション１２に伝送される。

サーバステーション１２においては、患者に関連するデータレコードの生データが更に処理され、画像処理ステップ１４において、画像データに、より正確には、いわゆるトランスバーススライスに変換される。そのようにして処理された、患者に関連するデータレコードは、続けて、コピーとしてサーバステーション１２に格納され、更に、病院の直接的な管理エリア外の医療データ用のアーカイブに、即ちクラウドコンピューティングアーキテクチャ２に記憶するために処理される。

このために、患者に関連するデータレコードには、検査用データとしての数列又は文字列を含む付加的な「タグ」が識別のために組み込まれる。この検査用データは匿名化されたキーデータであり、それらのキーデータはやはり患者に関連するデータレコードを一義的に患者に対応付ける。この実施例においては、選択処理ステップ１６の枠内で、機密性の高い患者データから患者の名前及び生年月日がキーデータとして選択される。続けて、それらのキーデータから、一方向ハッシュ関数を用いて、検査用データ、ここでは数列又は文字列が生成され、患者に関連するデータレコードを識別するための付加的な「タグ」を用いて、その患者に関連するデータレコードに組み込まれる。更に、匿名化処理ステップ２０においては、患者に関連するデータレコードに含まれている、全ての機密性の高い患者データが、同一の一方向ハッシュ関数を用いて匿名化され、プレースホルダとしての数列又は文字列に置換される。更に、検査用データとしてのキーデータがＱＲコードの形態で、各トランスバーススライスに組み込まれ、その結果、このＱＲコードは対応するトランスバーススライスをモニタに表示する際に、画像の右上周辺に常に表示される。相応のＱＲコードは別のハッシュアルゴリズム、２Ｄバーコードハッシュアルゴリズムを用いてキーデータから生成される。

そのようにして匿名化された患者に関連するデータレコードは、続いて、病院の直接的な管理エリアからクラウドコンピューティングアーキテクチャ２に出力され、そこにおいて、保管処理ステップ２２の過程において、医療ドキュメント用のアーカイブに記憶される。この匿名化された患者に関連するデータレコードが、患者の最初の匿名化された患者に関連するデータレコードである場合には、先ず、検査用データによって、即ち相応の数列又は文字列によって特徴付けられている新たな患者ドキュメントがアーカイブに作成される。続いて、匿名化された患者に関連するデータレコードが新たに作成された患者ファイルに追加される。相応の検査用データを有している患者ファイルが既に存在する場合には、患者ファイルを新たに作成する必要はなく、また匿名化された患者に関連するデータレコードが、匿名化された患者に関連するデータレコードの検査用データを含む患者ファイルに対応付けられる。

医師が患者から、病院内のコンピュータトモグラフィ４において行われた検査の診断的な評価を依頼されると、医師は、クラウドコンピューティングアーキテクチャ２に接続されているクライアントコンピュータ２４を介して、医療ドキュメント用のアーカイブにアクセスすることができる。このために、医師はクライアントコンピュータ２４において局所的に利用できるアプリケーションを起動し、そのアプリケーションによって、医師は患者のキーデータ、即ち、患者の名前及び生年月日をクライアントコンピュータ２４の入力ウィンドウに入力することが要求される。病院のサーバステーション１２において患者に関連するデータレコードの機密性の高い患者データを匿名化した際に用いたものと同じ一方向ハッシュ関数によって、照会処理ステップ２６の枠内で、クライアントコンピュータ２４ではアプリケーションによって、照会データ、即ちここでもまた数列又は文字列が生成される。続いて、クラウドコンピューティングアーキテクチャ２における医療ドキュメント用のアーカイブにおいて、照会データと一致する検査用データを有しているか、若しくは、クライアントコンピュータ２４において生成された数列又は文字列と一致する数列又は文字列を有しているデータレコードが検索される。相応のデータレコードが発見されると、医師は選択肢の中から表示形式を一つ選択することが要求される。即ち、例えば、特別に選択したスライス面を断面表示するか、又は、選択した身体領域を３Ｄ表示するかを選択する。続いて、発見された、匿名化された患者に関連するデータレコードが、加工処理ステップ２８の枠内でクラウドコンピューティングアーキテクチャ２において処理され、それによってモニタに表示するための表示データが生成される。その種の処理は、例えば、トランスバーススライスから任意に選択された断面を有する断面平面を有する断面図が計算される、多断面再構成とも称される、いわゆる多断面再編成（ＭＲＴ）であるか、又は、ＭＩＰ（最大値投影法）原理に応じた画像処理であるか、又はいわゆるレイキャスティング法である。いずれの場合にも、各トランスバーススライスに含まれているＱＲコードが表示データに組み込まれる。

表示データは続いてクライアントコンピュータ２４に伝送され、そこにおいて比較処理ステップ３０の過程において再検査される。このために、医師がクライアントコンピュータ２４において入力したキーデータが、前述の２Ｄバーコードハッシュアルゴリズムを用いてＱＲコードに変換され、そのようにして生成されたＱＲコードが、クラウドコンピューティングアーキテクチャ２からの表示データにおけるＱＲコードと比較される。両ＱＲコードが一致しない場合には保護機能がトリガされ、その結果、表示データはクライアントコンピュータ２４によって拒絶され、またそれにより、クライアントコンピュータ２４のモニタにはエラーメッセージが表示され、表示データが不明な患者に対応付けられている旨が医師に通知される。これに対して両ＱＲコードが一致する場合には、表示データがイネーブル処理ステップ３２の枠内でイネーブルされ、画像としてクライアントコンピュータ２４のモニタに表示される。更には、クライアントコンピュータ２４において医師によって局所的に起動されたアプリケーションを用いて重畳処理ステップ３４の枠内で、付加的な画像が形成され、この付加的な画像が表示データを基礎とする画像に重ねられる。それによって、医師はクライアントコンピュータ２４のモニタにおいて、右上にＱＲコードが表示される所望のレントゲン画像を見るのではなく、右上にプレーンデータとしてのキーデータが表示されている所望のレントゲン画像、即ち右上において患者の名前及び生年月日を読み取ることができる所望のレントゲン画像を見ることになる。

本発明は、上述の実施例に限定されるものではない。むしろ、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の他のヴァリエーションにも想到することができる。また特に、本発明の範囲から逸脱することなく、実施例と関連させて説明した個々の特徴全てを異なるやり方で相互に組み合わせることができる。

Claims (9)

1. それぞれが医療データ及び機密性の高い患者データをプレーンデータとして含んでいる、患者に関連するデータレコードを処理するための方法において、
   −患者に関連する各データレコードの前記機密性の高い患者データを匿名化し（２０）、該匿名化によって、匿名化された患者に関連するデータレコードを形成し、
   −アルゴリズムを用いて、患者に関連する各データレコードの機密性の高い各患者データから検査用データを生成し、前記患者に関連する各データレコードに組み込み（１８）、
   −前記検査用データを含む、前記匿名化された患者に関連するデータレコードを、クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に供給し（２２）、
   −前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に接続されているクライアントコンピュータ（２４）において、所定の患者に関連するデータレコードの処理において、選択された患者の機密性の高い患者データを設定し、前記アルゴリズムを用いて、前記設定された機密性の高い患者データから照会データを生成し（２６）、
   −前記所定の患者に関連するデータレコードの前記検査用データが、前記選択された患者の前記照会データと一致しない場合には保護機能をトリガする、
   ことを特徴とする、方法。
2. −患者に関連する各データレコードの前記機密性の高い患者データを、キーデータとそれ以外の機密性の高い患者データとに分類し（１６）、
   −患者に関連する各データレコードの全ての機密性の高い患者データを匿名化し（２０）、該匿名化によって、匿名化された患者に関連するデータレコードを形成し、
   −しかしながら、前記アルゴリズムを用いて、患者に関連する各データレコードの各キーデータのみから検査用データを生成し、前記患者に関連する各データレコードに組み込み（１８）、
   −前記検査用データを含む、前記匿名化された患者に関連するデータレコードを、クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に供給し、
   −前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に接続されているクライアントコンピュータ（２４）において、所定の患者に関連するデータレコードの処理において、選択された患者のキーデータを設定し、前記アルゴリズムを用いて、前記設定されたキーデータから照会データを生成し（２６）、
   −前記所定の患者に関連するデータレコードの前記検査用データが、前記選択された患者の前記照会データと一致しない場合には保護機能をトリガする、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記アルゴリズムは一方向ハッシュ関数である、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）に由来する、前記検査用データを含む、前記匿名化された患者に関連する複数のデータレコードは、前記クライアントコンピュータ（２４）において表示するための表示データを含んでいる、請求項１乃至３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記患者に関連する複数のデータレコードは、画像生成モダリティ（４）の画像データを含んでおり、且つ、前記患者に関連する複数のデータレコードの内の一つのデータレコードの画像データから、前記クライアントコンピュータ（２４）において表示するための表示データを、前記クラウドコンピューティングアーキテクチャ（２）において形成する（２８）、請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
6. 先ず、所定の匿名化された患者に関連するデータレコードの表示データ及び検査用データを前記クライアントコンピュータ（２４）に供給し、続けて、該クライアントコンピュータ（２４）において、前記検査用データを前記照会データと比較し（３０）、前記検査用データが前記照会データと一致しない場合には前記保護機能をトリガする、請求項１乃至３及び４又は５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記検査用データはグラフィックにより前記表示データに組み込まれている、請求項１乃至６及び４又は５のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記検査用データは２Ｄバーコードとして前記表示データに組み込まれている、請求項７に記載の方法。
9. 前記保護機能がトリガされる場合には、前記表示データの表示を中止する、請求項１乃至８及び４又は５のいずれか一項に記載の方法。

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