医学論文における臨床参加患者群データである“Patient characteristics”のl-多様性による匿名性の評価

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-03-03
• タイトル: 医学論文における臨床参加患者群データである“Patient characteristics”のl-多様性による匿名性の評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Anonymity evaluation of “Patient characteristics (feature data of clinical trial participating patients in medical papers)” by l-diversity
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プライバシー保護・匿名化・識別性
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 北村, 憲太; Irvan, MHD; 山口, 利恵
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 薬の治療効果などの医療の効果を確認するには臨床研究に参加した患者群における人種の比率や併存疾患の割合や年齢分布などの評価が必要である．そのため，医学論文では “Patient characteristics” と呼ばれる，臨床研究に参加した患者群の人種の比率や年齢分布などの統計情報が記載される．しかし，Patient characteristics 内の特定疾患の比率が高い場合などには，臨床試験に参加した人の疾患が推測されてしまうというプライバシー侵害のリスクが生じうる．匿名加工情報の分野では，公開された情報内の属性値の比率の偏りによるプライバシー侵害を行う攻撃は同種攻撃や背景知識攻撃として知られており，このような攻撃への脆弱さを測る指標として l-多様性が提案されている．本研究では具体的な医学論文の中の Patient Characteristics の匿名性を l-多様性を用いて評価した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To confirm the effectiveness of medical treatment, such as the therapeutic effects of the drug, it is necessary to evaluate the racial proportion, the proportion of complications, and the age distribution of the patients who participated in the clinical study. For this reason, medical papers include statistical information called “Patient characteristics”, which includes the racial proportion and age distribution of the patient group participating in the clinical study. However, if the ratio of specific diseases in the patient characteristics is high, there is a risk of privacy violation because the diseases of the participants in the clinical study may be inferred. In the field of anonymized information, privacy-violating attack based on the bias of the ratio of attribute values in the disclosed information is known as homogeneous attack or background knowledge attack, and l-diversity is proposed as a measure of vulnerability to such attacks. In this study, we evaluate the anonymity of Patient Characteristics in actual medical papers by l-diversity.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10116224
• 書誌情報: 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS）; 巻 2022-DPS-190, 号 42, p. 1-8, 発行日 2022-03-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8906
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会