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题名生物医疗大数据隐私与安全保护的应对策略与技术
被引量：9
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作者
窦佐超
汪诚弘
邓杰仁
郑灏
谢康
沈百荣
王爽
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机构
四川大学华西医学院系统遗传研究所
杭州锘崴信息科技有限公司
美国杜克大学计算机学院
美国印第安纳大学信息计算和工程学院
信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所)
同济大学上海普陀区人民医院
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出处
《中华医学图书情报杂志》
CAS
2019年第11期11-15,共5页
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基金
信息网络安全公安部重点实验室(公安部第三研究所)开放课题“多中心大数据分享和分析中的隐私保护计算与标准”(C19609)。
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文摘
阐述了生物医疗大数据隐私与安全保护中的关键性问题和挑战,分析了国内外生物医学数据隐私保护问题的各类法律法规,讨论了现有的各类生物医疗数据隐私保护的算法、计算模型、技术手段等,评估了其适用性、优势以及不足。基于现有的技术手段和策略,展望了适用于现阶段医疗数据的隐私保护。
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关键词
生物医疗大数据
隐私保护
数据脱敏
差分隐私
同态加密
安全多方计算
置信计算环境
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Keywords
Biomedical big data
Privacy protection
Data desensitization
Differential privacy
Homomorphic encryption
Security multiparty computation
Confidence computation environment
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
D923
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名全表型组关联研究方法学研究进展
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作者
蒋方圆
王丽娟
孙静
余丽丽
周璇
朱益民
李雪
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机构
浙江大学医学院公共卫生学院大数据健康科学系
浙江大学医学院公共卫生学院流行病与卫生统计学系
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出处
《中华流行病学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1154-1161,共8页
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文摘
全表型组关联研究(PheWAS)是一种反向遗传学分析方法,旨在研究哪些表型可能与给定的遗传变异相关联。随着生物医疗数据库和电子病历信息的开放获取,PheWAS已逐渐成为探索暴露因素与多种健康结局之间关联的有效方法。这种方法具有同时探索某一种暴露与多种疾病表型之间的统计学关联的独特优势,从而有助于揭示多重因果关联以及各疾病间共同的致病机制。然而,PheWAS目前也面临诸多挑战。该方法本身存在一定的局限性,包括工具变量的选择是否具有代表性以及繁重的多重校正负担。此外,如何应用生物学知识阐释研究结果是PheWAS的另一重点问题。本文将围绕PheWAS方法学进行概述,以期为后续更好地开展PheWAS提供思路和建议。
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关键词
全表型组关联研究
生物医疗大数据
电子化病历
多效性
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Keywords
Phenome-wide association study
Biomedical big data
Electronic medical records
Pleiotropy
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分类号
R-05
[医药卫生]
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