Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Review of Anonymization for Healthcare Data

論文の概要: A Review of Anonymization for Healthcare Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.06523v1
Date: Tue, 13 Apr 2021 21:44:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 01:34:44.248624
Title: A Review of Anonymization for Healthcare Data
Title（参考訳）: 医療データの匿名化に関するレビュー
Authors: Iyiola E. Olatunji, Jens Rauch, Matthias Katzensteiner, Megha Khosla
Abstract要約: 一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)一般データ保護規則(一般データ保護規則)
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30586855806896046
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Mining health data can lead to faster medical decisions, improvement in the quality of treatment, disease prevention, reduced cost, and it drives innovative solutions within the healthcare sector. However, health data is highly sensitive and subject to regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR), which aims to ensure patient's privacy. Anonymization or removal of patient identifiable information, though the most conventional way, is the first important step to adhere to the regulations and incorporate privacy concerns. In this paper, we review the existing anonymization techniques and their applicability to various types (relational and graph-based) of health data. Besides, we provide an overview of possible attacks on anonymized data. We illustrate via a reconstruction attack that anonymization though necessary, is not sufficient to address patient privacy and discuss methods for protecting against such attacks. Finally, we discuss tools that can be used to achieve anonymization.
Abstract（参考訳）: 医療データのマイニングは、医療決定の迅速化、治療の質の向上、疾患予防、コスト削減、医療分野における革新的なソリューションの推進につながる。しかし、健康データは極めて敏感であり、患者のプライバシーを確保することを目的とした一般データ保護規則(GDPR)などの規制の対象となっている。患者識別情報の匿名化や削除は、最も一般的な方法ではあるが、規制を遵守し、プライバシーの懸念を組み込むための最初の重要なステップである。本稿では,既存の匿名化手法と健康データの種類(関係性およびグラフベース)への適用性について概説する。さらに,匿名化データに対する攻撃の可能性について概説する。患者プライバシに対処し,そのような攻撃から保護する方法を議論するには,必要ではあるが匿名化が不十分であることを示す。最後に,匿名化を実現するためのツールについて述べる。

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