論文の概要: ECG Unveiled: Analysis of Client Re-identification Risks in Real-World ECG Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10228v1
- Date: Fri, 2 Aug 2024 19:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-25 14:21:10.742532
- Title: ECG Unveiled: Analysis of Client Re-identification Risks in Real-World ECG Datasets
- Title(参考訳): ECGが公開:現実世界のECGデータセットにおけるクライアント再識別リスクの分析
- Authors: Ziyu Wang, Anil Kanduri, Seyed Amir Hossein Aqajari, Salar Jafarlou, Sanaz R. Mousavi, Pasi Liljeberg, Shaista Malik, Amir M. Rahmani,
- Abstract要約: 実世界の5つのデータセットのECGデータを用いて,識別再識別リスクの実証分析を行った。
本手法は,臨床専門家に貴重な知見を提供し,効果的なプライバシ保護機構の開発を導くものである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.5393407453410846
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While ECG data is crucial for diagnosing and monitoring heart conditions, it also contains unique biometric information that poses significant privacy risks. Existing ECG re-identification studies rely on exhaustive analysis of numerous deep learning features, confining to ad-hoc explainability towards clinicians decision making. In this work, we delve into explainability of ECG re-identification risks using transparent machine learning models. We use SHapley Additive exPlanations (SHAP) analysis to identify and explain the key features contributing to re-identification risks. We conduct an empirical analysis of identity re-identification risks using ECG data from five diverse real-world datasets, encompassing 223 participants. By employing transparent machine learning models, we reveal the diversity among different ECG features in contributing towards re-identification of individuals with an accuracy of 0.76 for gender, 0.67 for age group, and 0.82 for participant ID re-identification. Our approach provides valuable insights for clinical experts and guides the development of effective privacy-preserving mechanisms. Further, our findings emphasize the necessity for robust privacy measures in real-world health applications and offer detailed, actionable insights for enhancing data anonymization techniques.
- Abstract(参考訳): ECGデータは心臓の状態を診断し、監視するために重要であるが、プライバシーの重大なリスクを引き起こすユニークな生体情報も含んでいる。
既存の心電図の再同定研究は、多くの深層学習の特徴を徹底的に分析することに依存しており、臨床医の意思決定に対するアドホックな説明性に終止符を打つ。
本研究では,透過的な機械学習モデルを用いたECG再識別リスクの説明可能性について検討する。
SHAP(SHapley Additive exPlanations)分析を用いて、再識別リスクの原因となる重要な特徴を特定し、説明する。
223人の参加者を含む5つの現実世界のデータセットのECGデータを用いて、アイデンティティ再識別リスクの実証分析を行った。
透明な機械学習モデルを用いて、性別0.76、年齢0.67、参加者ID再識別0.82の個人の再識別に寄与する様々なECG特徴の多様性を明らかにする。
本手法は,臨床専門家に貴重な知見を提供し,効果的なプライバシ保護機構の開発を導くものである。
さらに,本研究は,現実の健康アプリケーションにおける堅牢なプライバシ対策の必要性を強調し,データ匿名化技術を強化するための詳細な,実用的な洞察を提供する。
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