Bakgrund: Publishing raw electronic health registers (EHRs) kan betraktas som ett brott mot den personliga integriteten eftersom de vanligtvis innehåller känslig information. En vanlig praxis för integritetsbevarande data publicering är att anonymisera data innan publicering, och därmed tillfredsställa integritetsmodeller såsom k-anonymity. Bland olika anonymisering tekniker, generalisering är den vanligaste i medicinsk/hälso databehandling. Generalisering leder oundvikligen till informationsförlust, och därför har olika metoder föreslagits för att minska informationsförlusten. Befintliga generaliseringsbaserade dataanonymiseringsmetoder kan dock inte undvika överdriven informationsförlust och bevara datanyttan. Metoder: Vi föreslår en verktygsbevarande anonymisering för integritetsbevarande datapublicering (PPDP). För att bevara dataverktyget omfattar den föreslagna metoden tre delar: 1) bruksbevarande modell, 2) förfalskad postinsättning, 3) katalog över förfalskade poster. Vi föreslår också en anonymiseringsalgoritm med den föreslagna metoden. Vår anonymiseringsalgoritm tillämpar fullständig generaliseringsalgoritm. Vi utvärderar vår metod i jämförelse med existensmetoden på två aspekter, informationsförlust mätt genom olika kvalitetsmått och felfrekvens av analysresultat. Resultat: Med alla olika typer av kvalitetsmått visar vår föreslagna metod den lägre informationsförlusten än den befintliga metoden. I den verkliga EHR-analysen visar analysresultaten en liten del av felet mellan anonymiserade data genom den föreslagna metoden och originaldata. Vi föreslår en ny verktygsbevarande anonymiseringsmetod och en anonymiseringsalgoritm med den föreslagna metoden. Genom experiment på olika datauppsättningar visar vi att nyttan av EHRs anonymiserade av den föreslagna metoden är betydligt bättre än de anonymiserade av tidigare metoder.
Den föreslagna metoden i REF bevarar nyttan av hälsodata genom att infoga förfalskade poster och skapa katalog av förfalskade poster i processen för data anonymisering.
Utility-preserving anonymization for health data publishing
{'venue': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'journal': 'BMC Medical Informatics and Decision Making', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}