数据编码用于医疗保健数据民主化和信息泄露预防
Anshul Thakur1, Tingting Zhu2, Vinayak Abrol3
1Department of Engineering Science, University of Oxford, OX3 7DQ, Oxfordshire, UK. anshul.thakur@eng.ox.ac.uk.
不可逆转的数据编码可以实现数据民主化,用于医疗保健中的深度学习,而不会损害隐私. 这种方法保留了数据语义,允许有效的模型训练,同时最大限度地减少训练模型的信息泄露.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 医疗保健信息学 医疗保健信息学
- 量子计算是一种量子计算.
背景情况:
- 医疗保健中的深度学习受到数据隐私问题和模型信息泄露的限制.
- 目前的方法在平衡训练数据实用性与强有力的隐私保护方面扎.
研究的目的:
- 为安全和民主化的医疗保健数据提出和评估一个不可逆转的数据编码框架.
- 确保编码数据保留语义属性,以便有效的深度学习模型培训.
- 尽量减少使用编码数据的训练有素深度学习模型的信息泄露.
主要方法:
- 利用随机投影和随机量子编码来实现不可逆转的数据转换.
- 开发了一个编码框架,在保留语义的同时创建一个不可察觉的数据空间.
- 将框架应用于密集和纵向/时间序列的医疗保健数据.
主要成果:
- 在编码的时间序列数据上训练的模型遵守了信息瓶原则.
- 从经过对编码数据进行训练的深度学习模型中证明了信息泄漏的减少.
- 验证了隐私保护深度学习的拟议编码框架的有效性.
结论:
- 不可逆转的数据编码为医疗保健中的数据民主化提供了一个可行的解决方案.
- 提出的随机投影和量子编码方法有效地平衡了隐私和实用性.
- 这种方法提高了深度学习解决方案在临床环境中的安全性和接受度.
更多相关视频
07:26Executing Complexity-Increasing Queries in Relational MySQL and NoSQL MongoDB and EXist Size-Growing ISO/EN 13606 Standardized EHR Databases
Published on: March 19, 2018
06:55Inverse Probability of Treatment Weighting Propensity Score using the Military Health System Data Repository and National Death Index
Published on: January 8, 2020
相关概念视频
Ethical Standards I
The Code of Ethics provisions outline the nurse's duty to the patient, the healthcare team, the profession, and society. The Code's fundamental principles include advocacy,...
Legal Guidelines for Documentation
Ethical Standards II
Nurses are entrusted with upholding various ethical principles and standards. Nurses forge solid therapeutic relationships using trust, empathy, autonomy, confidentiality, and professional competence.
Confidentiality is crucial, embodying respect for individual privacy...
Standards of Care II
Data Reporting and Recording
Guidelines and Strategies for Safe Computer Charting
Maintain Confidentiality and Security:
