Hälsodata – spridd resurs med stor potential

Hanteringen av hälsodata är fragmenterad, där insamling och lagring sker i en mängd olika register och datalager, ofta inom hälso- och sjukvården eller forskningsprojekt. Trots att hälsodata huvudsakligen samlas in i vårdsyfte, finns det möjlighet att använda den för forskningsändamål om det finns rättsligt stöd. Användningen av hälsodata regleras av en komplex uppsättning lagar och förordningar, vilket gör att kraven varierar beroende på datatyp och ursprung.

Vad är hälsodata?

Innebörden av begreppet hälsodata varierar beroende på sammanhang. I arbetet med ramverk till EHDS (European Health Data Space) har skrivningar tagits fram, med ursprung i dataskyddsförordningen, GDPR, som definierar uppgifter om hälsa till: ”personuppgifter som rör en fysisk persons fysiska eller psykiska hälsa, inbegripet tillhandahållande av hälso- och sjukvårdstjänster, vilka ger information om dennes hälsostatus, och alla personuppgifter som rör nedärvda eller förvärvade genetiska kännetecken för en fysisk person, vilka ger unik information om denna fysiska persons fysiologi eller hälsa och vilka framför allt härrör från en analys av ett biologiskt prov från den fysiska personen i fråga.” Utgår man från denna beskrivning utgörs hälsodata framförallt av:

• vårddata (diagnoser, vårdåtgärder, läkemedelsanvändning)
• biologiska data (ålder, fenotyp, genomik)
• livsstilsdata (kosthållning, fysisk aktivitet, alkoholkonsumtion).
  

Viktiga perspektiv när man tittar på vad som är hälsodata, är var den finns dokumenterad eller i anslutning till vilken organisation som informationen genereras. En naturlig avgränsning är data som genereras i den svenska hälso- och sjukvården och omsorgen eller forskningsstudier som sker i anslutning till denna verksamhet. Hälsodata genereras även utanför vården men ur ett forskningsperspektiv är denna data sällan tillgänglig i praktiken, eller håller tillräckligt hög kvalitet. Det finns också en mängd olika livsstilsdata som generas och lagras helt oberoende av vården, men som för vissa diagnoser kan ha stor betydelse för sjukdomsförloppet och därför registreras i journaler när en patient behandlas av vården.

Det finns betydligt bredare beskrivningar av hälsodata som inkluderar helt andra typer av data. Ett exempel på detta är Socialstyrelsens kartläggning som även inkluderar:

• socioekonomiska data (yrke, utbildning, inkomst)
• organisatoriska data kopplat till sjukvårdssystemet (geografi, ekonomi, personalsamman-sättning)
• miljödata (boendemiljö, luft- och vattenkvalité).

Flera av dessa områden kan ses som mer indirekta faktorer som påverkar folkhälsan på gruppnivå, men som sällan kan kopplas till en enskild individs hälsotillstånd. Det går även att ytterligare bredda begreppet till att inkludera beteenderelaterade faktorer så som resemönster, eller benägenhet att söka rådgivning i anslutning till vården. Med en bred tolkning kan hälsodata således inkludera nästan vad som helst, då det mesta i vår värld kan anses ha viss påverkan på människors hälsa.

Från vård till forskning

Hälsodata är en grundpelare i hälso- och sjukvården och omsorgen, där information om patienters hälsa samlas in, registreras och lagras i vårdsyfte eller för kvalitetsutveckling. Uppgifter om personers hälsa har ett högt skyddsvärde och uppgifterna klassas generellt som känsliga personuppgifter enligt dataskyddslagstiftningen. Inom vård och omsorg skyddas sådana uppgifter dessutom av regler om sekretess och tystnadsplikt, inklusive organisatoriska och tekniska skydds- och säkerhetsåtgärder.

Även om det finns ett starkt skyddsintresse för uppgifter om personers hälsa är det oftast möjligt att använda sådana uppgifter för forskning, under förutsättning att det finns ett rättsligt stöd för själva hanteringen. Data som samlats in i vårdsyfte kan dock vara strukturerad eller beskriven på ett sätt som inte är optimalt för forskningsändamål, vilket gör att det är viktigt att utvärdera kvalitet och tillförlitlighet innan datan används vidare. Detta gör också att det kan vara utmanande att följa FAIR-principernas krav om att data ska vara sökbara, tillgängliga, interoperabla och återanvändbara, utan istället anpassa sig till att hantera datan ”så öppet som möjligt, så begränsat som nödvändigt”.

Olika utlämnanden beroende på datakälla

Även om man avgränsar hälsodata till personuppgifter om fysisk och psykisk hälsa, samt genomik, och att uppgifterna generas i anslutning till vården eller i forskningsstudier, så samlas uppgifterna in på en rad olika sätt och lagras i olika typer av register och datalager. De vanligaste exemplen på källor till hälsodata är:

• journaler och vårdadministrativa system
• kvalitetsregister
• myndighetsregister
• biobanker
• övriga datalager för laboratorieanalyser/bilddiagnostik/genomik/omikdata
• forskaregenererade data och forskningsdatabaser.
  

Användning av hälsodata för forskningsändamål regleras av en mängd olika lagar och förordningar och varierar beroende på hur och var informationen samlats in och till vilken huvudman ett utlämnande sker. Flera av datakällorna som beskrivs ovan har dessutom särlagstiftning för att på olika sätt möjliggöra att datan kan användas för forskningsändamål. Sammantaget är lagstiftningen och regleringen komplex, där varje typ av data kräver sin specifika hantering, för att balansera mellan forskningsfördelar och individens rättigheter.

Sekretessprövning och utlämnandebeslut

Vid samordning och utlämnande av hälsodata genomför varje datahållande organisation självständiga men- och sekretessprövningar innan ett beslut om utlämnande kan fattas. Det har sin grund i att Sveriges hälso- och sjukvård samt omsorg bedrivs decentraliserat, där ansvaret delas mellan regeringen, 21 regioner och 290 kommuner. Hälsodata finns även lagrade hos statliga myndigheter, exempelvis Socialstyrelsen, och hos forskningshuvudmän som ansvarar för den data som samlats in inom ramen för forskningsprojekt. Denna decentralisering, i kombination med att det dessutom finns både offentliga och privata aktörer, bidrar till komplexitet och ett fragmenterat system. Varje organisation bestämmer dessutom över sina verksamhetsprocesser och tekniska system. Ofta finns även ett stort antal olika datalager och sekretessgränser inom samma organisation. Skillnader i utlämnandeprocesser förekommer mellan verksamheter med liknande uppdrag och ibland inom en och samma organisation.