[发明专利]用于提供匿名患者数据集的方法和系统

权利要求书

1.一种用于提供匿名化的患者数据集的计算机实现的方法，所述方法包括以下步骤：

-分析(S1)统计学人口数据，以用于确定模糊化参数OP，和

-匿名化含有准标识符Q-ID作为属性的患者数据集P-DS，其方式为：借助于所确定的模糊化参数OP来模糊化所述患者数据集P-DS的准标识符Q-ID，以用于生成匿名化的患者数据集P-DS’。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中将患者数据集P-DS的准标识符Q-ID模糊化，其方式为：将所述准标识符Q-ID的值泛化成包括其的泛化区间，或者其方式为：至少部分地删除或掩蔽所述准标识符Q-ID的值的一个或多个字符，或者其方式为：在算术或逻辑运算中以改变值改变所述准标识符Q-ID的值。

3.根据权利要求1或2所述的计算机实现的方法，其中通过分析统计学人口数据而确定的模糊化参数OP给出用于泛化准标识符Q-ID的泛化区间的区间范围，所述准标识符Q-ID的值的要删除的字符的数量和/或位置，或者用于改变所述准标识符Q-ID的值的改变值。

4.根据上述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述患者数据集P-DS包括不同类型的属性，其中所述属性具有：

标识符ID，所述标识符分别单独地适用于，能够明确地识别相应的患者；

准标识符Q-ID，所述准标识符分别与其它可用的数据结合地适用于，能够明确地识别相应的患者；和

敏感属性，所述敏感属性包括相应的患者的个人数据。

5.根据上述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中在匿名化(S2)患者数据集P-DS时，包含在所述患者数据集P-DS中的标识符ID被自动删除或掩蔽。

6.根据上述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中从项目数据源(3)中读取所述患者数据集P-DS，和/或其中基于通过传感器确定的传感器数据实时地生成所述患者数据集P-DS。

7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中将从所述项目数据源(3)中读取的患者数据集P-DS和/或基于传感器数据生成的患者数据集P-DS作为数据流(DSTROM)为了其匿名化连续地借助于所确定的模糊化参数OP模糊化，以用于生成匿名化的患者数据集P-DS’，其中所述匿名化的患者数据集P-DS’存储在匿名数据库(4)中。

8.根据上述权利要求1至7中任一项所述的计算机实现的方法，其中所述匿名化的患者数据集P-DS’形成具有集群大小K的集群C，其中所有模糊化的准标识符Q-ID都是相同的。

9.根据上述权利要求1至8中任一项所述的计算机实现的方法，其中基于从至少一个统计学数据库(6)中读取的统计学人口数据来计算人口期望值E，所述人口期望值对于在项目附属区域内的人群给出下述人员的数量，所述人员符合所述匿名化的患者数据集P-DS’的根据模糊化选项来模糊化的准标识符Q-ID。

10.根据权利要求9所述的计算机实现的方法，其中借助于所述模糊化参数OP对所述患者数据集P-DS的准标识符Q-ID进行模糊化，使得计算出的所述人口期望值E大于在所述匿名化的患者数据集P-DS’内的集群C的可选的集群大小K。

11.根据上述权利要求1至10中任一项所述的计算机实现的方法，其中存储在所述匿名数据库(4)中的所述匿名化的患者数据集P-DS’用作为训练数据，以用于训练人工智能模块(9)，尤其用于训练人工神经网络KNN。

12.根据上述权利要求1至10中任一项所述的计算机实现的方法，其中根据存储在所述匿名数据库(4)中的所述匿名化的患者数据集P-DS’自动地设定用于检查患者的医疗设备(10)的设备参数，和/或基于存储在所述匿名数据库(4)中的所述匿名化的患者数据集P-DS’自动地创建涉及患者的至少一个医疗诊断。