一种隐私保护临床决策支持系统的新方法
密码学与安全
2018-12-04 v2
摘要
背景：临床决策支持系统（CDSS）是一类健康信息技术，可辅助临床医生选择最优治疗方案。这些支持系统基于临床试验和专家知识构建；然而，这些系统可用的数据量有限。因此，利用治疗患者所获得的知识可显著改进 CDSS。该知识主要包含在患者记录中，由于隐私和保密限制，其使用受到约束。方法：我们定义了一种包含治疗处方有价值信息的疗效度量，并开发了从患者记录中提取该度量的方法。该方法使用一种称为安全多方计算（以下简称 MPC）的先进密码学技术，以保护患者记录的隐私和临床医生决策的保密性。结果：我们的解决方案能够在保护隐私的同时，基于患者记录计算治疗的疗效度量。此外，临床医生不会因所使用的隐私保护技术而承担计算和通信开销。我们的系统能够在不到 24 分钟内，查询包含 20,000 条患者记录的数据库，计算特定患者的 100 种治疗的疗效。结论：本文提出了一种新颖且高效的临床决策支持系统，在保护患者记录隐私和临床医生决策保密性的同时，充分利用了治疗数据中的潜力与洞见。
引用
@article{arxiv.1810.01107,
title = {A New Approach to Privacy-Preserving Clinical Decision Support Systems},
author = {Thomas Attema and Emiliano Mancini and Gabriele Spini and Mark Abspoel and Jan de Gier and Serge Fehr and Thijs Veugen and Maran van Heesch and Daniël Worm and Andrea De Luca and Ronald Cramer and Peter M. A. Sloot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01107},
year = {2018}
}
备注
15 pages, 4 figures