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一种用于电子健康数据库的隐私保护分析方法,信息损失最小化。

A privacy-preserved analytical method for ehealth database with minimized information loss.

作者信息

Chen Ya-Ling, Cheng Bo-Chao, Chen Hsueh-Lin, Lin Chia-I, Liao Guo-Tan, Hou Bo-Yu, Hsu Shih-Chun

机构信息

Service Systems Technology Center, Industrial Technology Research Institute (ITRI), Hsinchu, Taiwan.

出版信息

J Biomed Biotechnol. 2012;2012:521267. doi: 10.1155/2012/521267. Epub 2012 Aug 30.

DOI:10.1155/2012/521267
PMID:22969273
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3437311/
Abstract

Digitizing medical information is an emerging trend that employs information and communication technology (ICT) to manage health records, diagnostic reports, and other medical data more effectively, in order to improve the overall quality of medical services. However, medical information is highly confidential and involves private information, even legitimate access to data raises privacy concerns. Medical records provide health information on an as-needed basis for diagnosis and treatment, and the information is also important for medical research and other health management applications. Traditional privacy risk management systems have focused on reducing reidentification risk, and they do not consider information loss. In addition, such systems cannot identify and isolate data that carries high risk of privacy violations. This paper proposes the Hiatus Tailor (HT) system, which ensures low re-identification risk for medical records, while providing more authenticated information to database users and identifying high-risk data in the database for better system management. The experimental results demonstrate that the HT system achieves much lower information loss than traditional risk management methods, with the same risk of re-identification.

摘要

数字化医疗信息是一种新兴趋势,它利用信息通信技术(ICT)更有效地管理健康记录、诊断报告和其他医疗数据,以提高医疗服务的整体质量。然而,医疗信息高度机密且涉及私人信息,即使是合法访问数据也会引发隐私担忧。医疗记录根据诊断和治疗的需要提供健康信息,这些信息对医学研究和其他健康管理应用也很重要。传统的隐私风险管理系统专注于降低重新识别风险,而不考虑信息损失。此外,此类系统无法识别和隔离具有高隐私侵犯风险的数据。本文提出了Hiatus Tailor(HT)系统,该系统确保医疗记录的重新识别风险较低,同时向数据库用户提供更多经过认证的信息,并识别数据库中的高风险数据以实现更好的系统管理。实验结果表明,在相同的重新识别风险下,HT系统实现的信息损失比传统风险管理方法低得多。

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