論文の概要: Ontology for Healthcare Artificial Intelligence Privacy in Brazil
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.07889v1
- Date: Sun, 16 Apr 2023 21:05:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 16:51:18.475262
- Title: Ontology for Healthcare Artificial Intelligence Privacy in Brazil
- Title（参考訳）: ブラジルにおける医療用人工知能プライバシオントロジー
- Authors: Tiago Andres Vaz, Jos\'e Miguel Silva Dora, Lu\'is da Cunha Lamb and
Suzi Alves Camey
- Abstract要約: この記事では、医療における人工知能(AI)の応用に備えて、病院データを匿名で扱うための体系的なアプローチを概説する。
開発プロセスは、スコープの定義、知識の選択、重要な用語のレビュー、疫学研究で使用されるデザインを記述するクラスの構築、機械学習パラダイム、データと属性の種類、匿名化されたデータが露出する可能性のあるリスク、プライバシー攻撃、再識別を緩和する技術、プライバシーモデル、匿名化の効果を測定するメトリクスを含む7つの実践的なステップで構成された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This article details the creation of a novel domain ontology at the
intersection of epidemiology, medicine, statistics, and computer science. Using
the terminology defined by current legislation, the article outlines a
systematic approach to handling hospital data anonymously in preparation for
its use in Artificial Intelligence (AI) applications in healthcare. The
development process consisted of 7 pragmatic steps, including defining scope,
selecting knowledge, reviewing important terms, constructing classes that
describe designs used in epidemiological studies, machine learning paradigms,
types of data and attributes, risks that anonymized data may be exposed to,
privacy attacks, techniques to mitigate re-identification, privacy models, and
metrics for measuring the effects of anonymization. The article concludes by
demonstrating the practical implementation of this ontology in hospital
settings for the development and validation of AI.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、疫学、医学、統計学、計算機科学の交点における新しいドメインオントロジーの作成について述べる。
論文は、現在の法律で定義された用語を用いて、医療における人工知能(AI)の応用に備えて、病院データを匿名で扱うための体系的なアプローチを概説する。
開発プロセスは、スコープの定義、知識の選択、重要な用語のレビュー、疫学研究で使用されるデザインを記述するクラスの構築、機械学習パラダイム、データと属性の種類、匿名化されたデータが露出する可能性のあるリスク、プライバシー攻撃、再識別を緩和する技術、プライバシーモデル、匿名化の効果を測定するメトリクスを含む7つの実践的なステップで構成された。
論文は、このオントロジーの実践的な実装を、AIの開発と検証のために病院で実施することから締めくくっている。
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