Den ökande integreringen av patientspecifika genomiska data i klinisk praxis och forskning ger upphov till allvarliga integritetsproblem. Olika system har föreslagits som skyddar privatlivet genom att ta bort eller kryptera uttryckligen identifiera information, såsom namn eller socialförsäkringsnummer, till pseudonymer. Även om dessa system påstår sig skydda identiteten från att avslöjas, saknar de formella bevis. I detta dokument studerar vi urholkningen av privatlivet när genomiska data, antingen pseudonym eller data som tros vara anonyma, släpps ut i en distribuerad hälso- och sjukvårdsmiljö. Flera algoritmer introduceras, kollektivt kallas RE-Identification av Data In Trails (REIDIT), som länkar genomiska data till namngivna individer i allmänt tillgängliga register genom att utnyttja unika funktioner i patient-lokalisering besöksmönster. Algoritmiska bevis för omidentifiering utvecklas och vi visar, med experiment på verkliga data, att känslighet för omidentifiering varken är trivial eller resultatet av bisarra isolerade händelser. Vi föreslår att sådana tekniker kan användas som systemtester av integritetsskydd.
I en annan studie införde Malin och Sweeney i REF omidentifiering av data i Trails (REIDIT) algoritmer som kopplar enskilda individers genomiska data till de allmänt tillgängliga posterna.
How (Not) to Protect Genomic Data Privacy in a Distributed Network: Using Trail Re-identification to Evaluate and Design Anonymity Protection Systems
{'venue': 'Journal of Biomedical Informatics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}