面向情境感知智慧医疗的贡献：安全与隐私视角

健康数据从采集到分析的管理因其高度机密性而引发诸多挑战。具体而言，本论文针对智慧医疗范式中的若干安全与隐私挑战作出贡献。更具体地，我们首先对支持智慧医疗场景的情境感知环境作出若干贡献：对该类环境中部署的底层传感器与网络的安全方面进行广泛分析，提出一个用于分析普适计算系统的以用户为中心的隐私框架，并完整分析实现认知城市所需面对的安全与隐私挑战。其次，我们对过程挖掘(一种有助于分析组织内业务流程的流行分析领域)作出贡献。尽管其在医疗行业广受欢迎，我们解决两大问题：医疗流程的高复杂性与隐私方面研究的匮乏。针对前者，我们提出一种内置启发式、可简化复杂流程的新型过程发现算法；针对后者，我们提出两种新颖的隐私保护过程挖掘方法，在准确性与隐私间取得显著权衡。最后，我们展示若干智慧医疗应用，即一个情境感知路线推荐系统、一个支持医院早期活动项目的平台，以及一个面向健康的地理信息系统。本论文成果旨在帮助研究界增强未来智能环境的安全性，以及公民个人与健康数据的隐私保护。