• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

在与Cellsecu系统共享医学数据库时保护机密性。

Preserving confidentiality when sharing medical database with the Cellsecu system.

作者信息

Chiang Yu-Cheng, Hsu Tsan-sheng, Kuo Sun, Liau Churn-Jung, Wang Da-Wei

机构信息

Department of Information Management, National Taiwan University, Taiwan, ROC.

出版信息

Int J Med Inform. 2003 Aug;71(1):17-23. doi: 10.1016/s1386-5056(03)00030-3.

DOI:10.1016/s1386-5056(03)00030-3
PMID:12909154
Abstract

We propose a computer system called Cellsecu that maintains the anonymity and the confidentiality of each cell containing sensitive information in medical database. Cellsecu attains this by automatically removing, generalizing, and expanding information. It is designed to enhance data privacy protection so a data warehouse can automatically handle queries. In most cases, health organizations collect medical data with explicit identifiers, such as name, address and phone number. Simply removing all explicit identifiers prior to release of the data is not enough to preserve the data confidentiality. Remaining data can be used to re-identify individuals by linking or matching the data to other database, or by looking at unique characteristics found in the database. A formal model based on Modal logic is the theoretical foundation of Cellsecu. As well, a new confidentiality criteria called "non-uniqueness" is defined and implemented. We believe modeling this problem formally can clarify the issue as well as clearly identify the boundary of current technology. Base on our preliminary performance evaluation, the confidentiality check module and the confidentiality enhancing module only slightly degrade system performance.

摘要

我们提出了一种名为Cellsecu的计算机系统,该系统可维护医学数据库中每个包含敏感信息的单元格的匿名性和保密性。Cellsecu通过自动删除、概括和扩展信息来实现这一点。它旨在增强数据隐私保护,以便数据仓库能够自动处理查询。在大多数情况下,卫生组织收集带有明确标识符(如姓名、地址和电话号码)的医疗数据。在发布数据之前简单地删除所有明确标识符不足以保护数据机密性。剩余的数据可通过将数据与其他数据库进行链接或匹配,或者通过查看数据库中发现的独特特征来重新识别个人。基于模态逻辑的形式模型是Cellsecu的理论基础。此外,还定义并实施了一种名为“非唯一性”的新保密标准。我们认为,对这个问题进行形式化建模可以澄清问题,并清楚地确定当前技术的边界。基于我们的初步性能评估,保密检查模块和保密增强模块只会略微降低系统性能。

相似文献

1
Preserving confidentiality when sharing medical database with the Cellsecu system.在与Cellsecu系统共享医学数据库时保护机密性。
Int J Med Inform. 2003 Aug;71(1):17-23. doi: 10.1016/s1386-5056(03)00030-3.
2
Guaranteeing anonymity when sharing medical data, the Datafly System.Datafly系统在共享医疗数据时保证匿名性。
Proc AMIA Annu Fall Symp. 1997:51-5.
3
Three computational systems for disclosing medical data in the year 1999.1999年用于公开医疗数据的三种计算系统。
Stud Health Technol Inform. 1998;52 Pt 2:1124-9.
4
Perspectives of Australian adults about protecting the privacy of their health information in statistical databases.澳大利亚成年人对保护其健康信息在统计数据库中隐私的看法。
Int J Med Inform. 2012 Apr;81(4):279-89. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2012.01.005. Epub 2012 Feb 10.
5
Biomedical databases: protecting privacy and promoting research.生物医学数据库:保护隐私与促进研究
Trends Biotechnol. 2003 Mar;21(3):113-6. doi: 10.1016/S0167-7799(02)00039-2.
6
A computational model to protect patient data from location-based re-identification.一种用于保护患者数据免遭基于位置的重新识别的计算模型。
Artif Intell Med. 2007 Jul;40(3):223-39. doi: 10.1016/j.artmed.2007.04.002. Epub 2007 Jun 1.
7
Using software agents to preserve individual health data confidentiality in micro-scale geographical analyses.在微观地理分析中使用软件代理保护个人健康数据的保密性。
J Biomed Inform. 2006 Apr;39(2):160-70. doi: 10.1016/j.jbi.2005.06.003. Epub 2005 Jul 26.
8
Patient confidentiality in the research use of clinical medical databases.临床医学数据库研究中的患者保密问题。
Am J Public Health. 2007 Apr;97(4):654-8. doi: 10.2105/AJPH.2006.090902. Epub 2007 Feb 28.
9
Hierarchical data security in a Query-By-Example interface for a shared database.共享数据库的示例查询接口中的分层数据安全性。
J Biomed Inform. 2002 Jun;35(3):171-7. doi: 10.1016/s1532-0464(02)00524-5.
10
Medical privacy protection based on granular computing.
Artif Intell Med. 2004 Oct;32(2):137-49. doi: 10.1016/j.artmed.2004.03.002.

引用本文的文献

1
Big Data Warehouse for Healthcare-Sensitive Data Applications.医疗敏感数据应用的大数据仓库。
Sensors (Basel). 2021 Mar 28;21(7):2353. doi: 10.3390/s21072353.
2
Beyond Safe Harbor: Automatic Discovery of Health Information De-identification Policy Alternatives.超越安全港:自动发现健康信息去识别化政策替代方案。
IHI. 2010;2010:163-172. doi: 10.1145/1882992.1883017.
3
Identifiability in biobanks: models, measures, and mitigation strategies.生物库中的可识别性:模型、度量和缓解策略。
Hum Genet. 2011 Sep;130(3):383-92. doi: 10.1007/s00439-011-1042-5. Epub 2011 Jul 8.
4
Pseudonymization of radiology data for research purposes.用于研究目的的放射学数据假名化处理。
J Digit Imaging. 2007 Sep;20(3):284-95. doi: 10.1007/s10278-006-1051-4.
5
A secure protocol to distribute unlinkable health data.一种用于分发不可链接健康数据的安全协议。
AMIA Annu Symp Proc. 2005;2005:485-9.
6
Feasibility of a patient decision aid regarding disclosure of personal health information: qualitative evaluation of the Health Care Information Directive.关于个人健康信息披露的患者决策辅助工具的可行性:《医疗保健信息指令》的定性评估
BMC Med Inform Decis Mak. 2004 Sep 10;4:13. doi: 10.1186/1472-6947-4-13.