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医疗保健领域 AI 驱动的数据匿名化技术
数据隐私是许多行业的主要关注点，但医疗保健面临的压力比大多数行业都要大。患者信息面临严格的监管，如果泄露，可能会造成重大损失。同时，您需要能够共享和分析它以改善护理。医疗保健数据泄露平均损失 1093 万美元，更多 […] 文章医疗保健中的 AI 驱动数据匿名化技术首先出现在 AiiotTalk - 人工智能 | 机器人技术 | 技术上。
来源:AIIOT人工智能 | 物联网 | 技术数据隐私是许多行业关注的首要问题，但医疗保健行业面临的压力比大多数行业都大。患者信息面临严格的监管，如果泄露，可能会造成重大损失。同时，您需要能够共享和分析它以改善护理。
数据隐私是许多行业关注的首要问题，但医疗保健行业面临的压力比大多数行业都大。患者信息面临严格的监管，如果泄露，可能会造成重大损失。同时，您需要能够共享和分析它以改善护理。医疗保健数据泄露平均损失 1093 万美元，比其他任何行业都要昂贵。值得庆幸的是，改进是可能的。人工智能 (AI) 支持的匿名化技术可以隐藏敏感细节，因此这些泄露不会影响患者隐私。以下是当今医疗保健中您将看到的五种方法。
医疗保健数据泄露 平均 1093 万美元 平均 1093 万美元 ，比其他任何行业都要昂贵。值得庆幸的是，改进是可能的。人工智能 (AI) 支持的匿名化技术可以隐藏敏感细节，因此这些泄露不会影响患者的隐私。以下是当今医疗保健中您将看到的五种方法。1. 假名化
这些匿名化技术中最基本的是假名化。顾名思义，这种做法用具有相同目的的虚假详细信息替换个人身份信息 (PII)。
这些匿名化技术中最基本的是假名化。顾名思义，这种做法用具有相同目的的虚假详细信息替换个人身份信息 (PII)。 将患者姓名替换为“John Doe”不会改变任何健康详情，因此这很有用，但如果被泄露，也不会透露患者的身份。缺点是，理论上有人可以通过足够的努力重新识别记录。因此，《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）规定使用假名