差分隐私技术在医疗行业的应用实例

差分隐私技术在医疗行业的应用实例

差分隐私技术是一种严格且可被证明的隐私保护方法，近年来的研究使其在理论层面不断发展完善，并在数据挖掘、机器学习、推荐系统等领域得到了初步的应用。在医疗行业中，差分隐私技术的应用实例主要体现在如何在利用医疗大数据的同时保护好患者的隐私数据，防止其敏感信息泄漏。

以下是一个具体的实例：

由于新冠疫情的流行，有大量的病人拍摄的CT等待被医生分析、诊断。然而，这些CT图像没有标记，这意味着不能做监督学习。同时，有5家医院有有标记的数据（医生已经看过CT并给出结论了），并且愿意帮助分析这些CT图像，但是直接把这些数据分享出来会侵犯病人的隐私，同时可能违反一些数据保护相关的法律法规。

在这个场景中，差分隐私技术被用来保护这5家医院的隐私。具体的做法是，首先在不相交的训练集上分别训练得到几个模型，称为教师模型。然后将一个输入交给这些教师模型预测，教师模型预测得到各自的类标签，最终以所有教师模型输出的总和作为最终的预测类。为了保护教师训练集的隐私，可以对生成的标签应用Report

Noisy

Max

(RNM)算法。对于每张CT图像，我们获得生成的5个标签中最频繁的标签，然后添加噪声实现差分隐私。最后，使用带噪声的标签训练学生模型（我们医院自己的模型），将其部署在自己的医院中用于诊断。

在这个实例中，差分隐私技术通过在模型或统计查询的输出层添加统计噪声来工作。增加的噪声保证了个人对决策结果的贡献被隐藏起来，但在不牺牲个人隐私的情况下获得了对整体的深入了解。同时，差分隐私技术还可以防止攻击者获取完美数据，防止链接攻击，以及提供隐私保证的可量化度量。

差分隐私技术在医疗行业的应用不仅可以保护患者的隐私数据，防止其敏感信息泄漏，还可以促进医疗机构之间的数据共享和交流，提高医疗服务的质量和效率。随着医疗信息化应用的深入发展，以及医疗大数据挖掘、医疗大数据分析等深层次应用的普及，差分隐私技术在医疗行业的应用将会更加广泛和深入。