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文檔簡介
1、隨著社會的發(fā)展,醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)量呈現(xiàn)指數(shù)式增長。然而這些數(shù)據(jù)在多個機構(gòu)之間分布式處理,以紙質(zhì)或電子化的形式進(jìn)行保存,以敘述化和結(jié)構(gòu)化的混合數(shù)據(jù)形式表示。電子病歷的提出改善了醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)之間的交流方式,也方便了病歷數(shù)據(jù)的訪問。同時,借助電子病歷還可以對數(shù)據(jù)庫中存儲的大量醫(yī)療信息進(jìn)行醫(yī)學(xué)研究。然而,隨著對病歷數(shù)據(jù)的訪問變得越來越方便和快捷,保護病人的隱私也變得日益重要而不容忽視。由于電子病歷中包含有病人的隱私信息,所以研究人員對這些信息的訪問
2、應(yīng)加以限制。本文以電子病歷為應(yīng)用背景,對病歷發(fā)布過程中的匿名化隱私保護方法進(jìn)行分析和研究,主要研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下:
首先,針對目前電子病歷發(fā)布中的常見隱私保護模型進(jìn)行研究,分析了經(jīng)典K-Anonymity模型和改進(jìn)的L-Diversity模型存在的不足,然后結(jié)合兩種模型的優(yōu)點,提出一種增強的電子病歷隱私保護模型并設(shè)計算法予以實現(xiàn)。新模型通過聚類泛化方法,增強病歷發(fā)布的有效性。在聚類過程中定義新的信息損失度量標(biāo)準(zhǔn),增強病歷發(fā)布的
3、安全性和靈活性。實驗結(jié)果表明,該模型可以減小病歷隱私泄露的風(fēng)險,同時具有較小的信息損失。
其次,針對目前電子病歷隱私保護過程中沒有考慮個性化需求的問題,提出一種個性化電子病歷隱私保護算法。新算法采用敏感屬性分級,充分考慮不同敏感值之間敏感程度的不同,避免同一敏感級別的敏感屬性值出現(xiàn)在同一等價組中。同時,通過對敏感屬性的泛化,允許病人在數(shù)據(jù)發(fā)布前自由設(shè)定敏感屬性值的保護強度,滿足病人的個性化需求。實驗結(jié)果表明,新算法在保證敏感信
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