用于医疗数据匿名化的地理分区技术
计算机与社会
2015-05-27 v1
摘要
医院和医疗机构收集大量详细的医疗数据，这些数据受到研究人员的高度需求。因此，此类数据的持有者需要能够允许发布这些数据而不损害相关个人机密性的方法。由于这些数据的地理方面对于开展的研究越来越重要，匿名化过程重视此类数据的地理属性十分重要。本文提出了一种用于医疗数据匿名化的新颖系统。该系统的核心是基于Voronoi图引导的初始区域化聚合。我们与另一种基于地理的匿名化系统GeoLeader进行了比较。我们表明我们的系统能够以快得多的运行时间产生质量可比的结果。
引用
@article{arxiv.1505.06786,
title = {Geographic Partitioning Techniques for the Anonymization of Health Care Data},
author = {William Lee Croft and Wei Shi and Jorg-Rudiger Sack and Jean-Pierre Corriveau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1505.06786},
year = {2015}
}