Vi presenterar Share, ett nytt system för statistisk hälsoinformation med differentiell integritet. Vi presenterar två fallstudier som utvärderar programvaran på verkliga medicinska dataset och visar genomförbarheten och nyttan av att tillämpa den differentiala integritetsramen för biomedicinska data. Material och metoder DELA släpper statistisk information i elektroniska patientjournaler med differentiell integritet, en stark integritetsram för publicering av statistiska uppgifter. Den innehåller ett antal state-of-the-art metoder för att släppa multidimensionella histogram och longitudinella mönster. Vi utförde en mängd olika experiment på två verkliga dataset, övervakning, epidemiologi och slutresultat (SEER) bröstcancer dataset och Emory elektroniska journal (EeMR) dataset, för att visa genomförbarhet och nytta av SHARE. Resultat Experimentella resultat visar att Share kan hantera heterogena data som finns i medicinska data och att den publicerade statistiken är användbar. KullbackLeibler skillnaden mellan de frigjorda multidimensionella histogrammen och den ursprungliga datadistributionen är under 0,5 och 0,01 för sjudimensionella och tredimensionella datakuber som genereras från SEER-datauppsättningen. Det relativa felet för longitudinella mönsterfrågor på EeMR-datauppsättningen varierar mellan 0 och 0,3. Även om resultaten är lovande, de föreslår också att utmaningar kvarstår i tillämpningen av statistiska data release med hjälp av differential integritet ram för högre dimensionella data. Slutsatser DELA är ett av de första systemen för att tillhandahålla en mekanism för förmyndare att släppa differentialt privat aggregerad statistik för en mängd olika användningsfall inom det medicinska området. Detta proof-of-concept system är avsett att tillämpas på storskaliga medicinska datalager.
För scenariot med statistisk hälsoinformation, Gardner m.fl. utvecklat Share, som kan släppa informationen på ett differentierat privat sätt REF.
SHARE : system design and case studies for statistical health information release
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}