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文章：Evaluation of Privacy Risks of Patients' Data in China: Case Study

期刊：JMIR Medical Informatics（IF：3.228）

聯(lián)合單位：同濟(jì)大學(xué)附屬上海普陀人民醫(yī)院、國家癌癥中心、國家癌癥臨床研究中心、國家癌癥臨床研究中心大數(shù)據(jù)中心、公安部第三研究所、公安部信息網(wǎng)絡(luò)安全重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等

研究平臺：國家惡性腫瘤臨床大數(shù)據(jù)平臺

核心內(nèi)容：本文對33個(gè)省市的83萬名患者醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)編碼、分區(qū)、生成有限數(shù)據(jù)集和去識別數(shù)據(jù)集等步驟，再利用g-distinct analysis方法評估風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)果表明有限數(shù)據(jù)集風(fēng)險(xiǎn)較高，19.58%的個(gè)體可被唯一識別，而安全港數(shù)據(jù)集能顯著降低風(fēng)險(xiǎn)，僅0.072%的個(gè)體可唯一識別。該研究為中國醫(yī)療機(jī)構(gòu)在數(shù)據(jù)共享時(shí)評估患者隱私風(fēng)險(xiǎn)提供了參考，縮短了中美隱私研究差距。

研究亮點(diǎn)：

 · 探索新觀察的原創(chuàng)性：首次對大規(guī)模全國性我國患者數(shù)據(jù)在應(yīng)用HIPAA安全港標(biāo)準(zhǔn)時(shí)的重識別風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量研究，盡管中國相關(guān)法規(guī)提及該標(biāo)準(zhǔn)，但此前缺乏此類定量觀察。

 · 設(shè)計(jì)新實(shí)驗(yàn)的原創(chuàng)性：針對中國患者數(shù)據(jù)的獨(dú)特性（如郵政編碼質(zhì)量低等），設(shè)計(jì)了新的數(shù)據(jù)編碼、分區(qū)和掩碼方案，以適應(yīng)中國患者數(shù)據(jù)特征，滿足風(fēng)險(xiǎn)評估需求。

 · 貢獻(xiàn)新知識的原創(chuàng)性：假設(shè)HIPAA風(fēng)險(xiǎn)評估方案適用于中國患者數(shù)據(jù)并設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)，研究結(jié)果與美國類似研究相似，量化了中國患者隱私風(fēng)險(xiǎn)，有助于政策制定者和數(shù)據(jù)中心管理員評估政策及多重識別風(fēng)險(xiǎn)的影響，且安全港數(shù)據(jù)集在隱私保護(hù)方面表現(xiàn)更強(qiáng)。

文章：Effective Privacy Protection Strategies for Pregnancy and Gestation Information From Electronic Medical Records: Retrospective Study in a National Health Care Data Network in China

期刊：Journal of Medical Internet Research（IF：5.8）

聯(lián)合單位：廣東醫(yī)科大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院

研究平臺：中國腎臟病大數(shù)據(jù)協(xié)作網(wǎng)絡(luò)平臺

核心內(nèi)容：對中文電子病歷數(shù)據(jù)中敏感妊娠信息隱私暴露風(fēng)險(xiǎn)和保護(hù)策略的大規(guī)模、多中心、全方位的深度研究。研究團(tuán)隊(duì)基于中國10個(gè)省、19家醫(yī)院的電子健康記錄數(shù)據(jù)，共1,110,053名患者納入本次研究，通過創(chuàng)新的EPPGI（Extraction Protocol of Pregnancy and Gestation Information）方法，有效識別出電子病歷中的孕產(chǎn)信息。

研究亮點(diǎn)：

 · 大規(guī)模數(shù)據(jù)支撐：研究基于大規(guī)模的真實(shí)世界數(shù)據(jù)，覆蓋全國多中心超100萬人的數(shù)據(jù)，確保了研究結(jié)果的廣泛適用性和可靠性。

 · 突破性研究：這是我國首次基于全國范圍的電子病歷數(shù)據(jù)對敏感孕產(chǎn)信息暴露風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)的研究，也是首次提出基于暴露風(fēng)險(xiǎn)量化的保護(hù)策略。

 · 有力的技術(shù)支持：神州醫(yī)療團(tuán)隊(duì)在中文臨床數(shù)據(jù)處理核心技術(shù)上取得突破，為國家和各大教學(xué)醫(yī)院的數(shù)據(jù)利用提供了強(qiáng)有力的技術(shù)保障。

 · 獨(dú)特的臨床視角：研究深入探討了如何從電子病歷中準(zhǔn)確、全面地識別敏感信息，并統(tǒng)計(jì)了不同子數(shù)據(jù)集中的識別頻率，揭示日常診療中孕產(chǎn)信息主要暴露因素并提出相應(yīng)的保護(hù)措施。

文章：Privacy Protection of Sexually Transmitted Infections Information from Chinese Electronic Medical Records

期刊：Scientific Reports（IF：3.8）

聯(lián)合單位：廣東醫(yī)科大學(xué)、南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院、復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院國家老年疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心

研究平臺：中國腎臟病大數(shù)據(jù)協(xié)作網(wǎng)平臺

核心內(nèi)容：利用2010年至2020年間來自19家醫(yī)院的11,759,139名患者的EMR數(shù)據(jù)，開發(fā)了一種基于自然語言處理的規(guī)則協(xié)議（EPSTII），用于從中國的電子病歷中準(zhǔn)確提取和保護(hù)性傳播感染（STI）患者的隱私信息。通過在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用，該協(xié)議實(shí)現(xiàn)了超過95%的精確度和召回率，并在隱私保護(hù)方面達(dá)到了98.25%的成功率，為在數(shù)據(jù)共享過程中有效保護(hù)STI患者的隱私提供了一種創(chuàng)新且高效的方法。

研究亮點(diǎn)：

 · 開發(fā)了專門針對中國EMR系統(tǒng)的EPSTII協(xié)議，能夠全面掃描數(shù)據(jù)庫，有效防止信息泄露。

 · 通過正則表達(dá)式快速掃描整個(gè)數(shù)據(jù)庫，減少了數(shù)據(jù)使用效率的影響。

 · 該方法不僅提高了識別的準(zhǔn)確性，還減少了誤報(bào)率，避免了不必要的數(shù)據(jù)去標(biāo)識化，從而保持了數(shù)據(jù)的可用性。

 · 研究考慮了文化背景對STI患者隱私保護(hù)的影響，強(qiáng)調(diào)了在不同文化環(huán)境中保護(hù)患者隱私的重要性。