[发明专利]一种对个人健康医疗数据的系统化脱敏方法

说明书

本发明提供一种对个人健康医疗数据的系统化脱敏方法，属于计算机软件技术领域和医疗信息化技术领域，本发明包括脱敏数据准备、脱敏设置、脱敏工具库、脱敏审核、限制环境下开放5个部分，分别完成目标数据的准备、脱敏、质控、开放和监测；实现数据高效脱敏、达到“保护个人隐私、确保信息安全”的最佳可用状态，从而支撑个人健康医疗数据的实际应用。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域和医疗信息化技术，尤其涉及一种对个人健康医疗数据的系统化脱敏方法。

背景技术

健康医疗大数据对医疗科研、医疗行为、医疗产业、个人健康、政府监管具有极大的应用价值，要实现其应用价值必须经过数据汇集、数据治理、数据脱敏、数据开放、最终在软件应用中完成数据利用。其中，保护个人隐私、确保信息安全的“数据脱敏”环节是健康医疗数据应用的关键环节。但目前的数据脱敏大多依靠人工手动处理，存在处理效率低、手动产生的随机误差多等问题，最终导致数据不具备开放、应用支撑条件，从而阻碍了健康医疗大数据的应用价值转化。因此，急需一种高效、准确、系统化的的个人健康医疗数据脱敏方法来解决这一问题。

发明内容

为了解决以上技术问题，本发明提供了一种对个人健康医疗数据的系统化脱敏方法。

本发明的技术方案是：

一种对个人健康医疗数据的系统化脱敏方法，包括脱敏数据准备、脱敏设置、建立脱敏工具库、脱敏审核、限制环境下开放5个步骤，分别完成目标数据的准备、脱敏、质控、开放和监测。

其中，

a)脱敏数据准备

根据业务目标确定开放数据内容，包括数据范围和类型；配套复制迁移目标数据到脱敏准备数据库的程序，自动完成脱敏数据集准备；

b)脱敏设置

操作员根据数据将要使用的业务场景需求，设置脱敏条件；

c)建立脱敏工具库

脱敏工具库是依据行业规范、法律规范、应用场景需求开发形成的程序工具组成的工具库；

d)脱敏审核

数据经程序脱敏后，就进入脱敏审核环节。该环节包括“程序全量审核”和“人工抽检审核”两部分。程序全量审核，是包括敏感词库和由分词技术、NLP、ORC等技术，结合设置的脱敏条件形成“扫描程序”对脱敏后数据进行全量扫描，并审核标记出问题数据。人工抽检，是操作员手动在“操作平台”抽查脱敏数据，并进行审核标记

e)限制环境下开放

“限制环境”是按不同数据脱敏等级，配套相应监测限制措施的数据应用环境，在对应数据应用环境下开放数据。

进一步的，

脱敏条件包括圈定脱敏数据表、字段和字段类型、文件和文件类型、选择脱敏工具；

其中，字段包括身份证号、性别、出生日期、籍贯；字段类型包括字符串、数值、图片、标记的；

选择脱敏工具是从“脱敏工具库中”选择已封装好的工具，并在选择后完成工具的作用属性设置。

设置脱敏后，即可控制数据导入程序脱敏。

程序脱敏过程是服务端按脱敏条件自动完成的延时任务，完成后将处理后的数据推入脱敏审核环节。

进一步的，

脱敏工具涵盖分词、NLP、OCR、加密的计算机技术，支持数据一致性脱敏、可逆性脱敏、泛化脱敏、保格式脱敏、遮蔽脱敏的脱敏方式；数据处理由选择脱敏工具处置。

偶联其它系统套件，支持导入数据、脱敏处理、建立关联关系、以及导出到目标数据库。