[发明专利]基于医疗数据的数据脱敏装置

权利要求书

1.基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：包括服务器，所述服务器包括以下模块：

数据存储模块：用于采集医疗数据并存储在医疗数据库中；

初步判断模块：用于判断医疗数据是否为敏感数据；

二次判断模块：用于在医疗数据为敏感数据时，判断医疗数据的类型是否为数字类型；

数据脱敏模块：用于在二次判断模块判断医疗数据的类型为数字类型时，基于预设的改进型差分隐私数据脱敏方法对医疗数据进行脱敏；

所述数据脱敏模具体包括以下子模块：

云模型获取子模块：用于向云发生器中输入给定参数，获取具有给定方差和给定期望的云模型；

云模型脱敏子模块：用于将医疗数据根据云模型生成噪声，并将医疗数据根据噪声进行变换，获取脱敏数据；

脱敏处理子模块：用于计算脱敏数据的差分隐私概率比值，并判断脱敏数据的差分隐私概率比值是否符合阈值，若符合则输出脱敏数据，若不符合，则调整给定参数，并重新执行云模型获取子模块。

2.根据权利要求1所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述云模型获取子模块中给定方差和给定期望根据给定参数生成，所述给定参数包括期望Ex、熵En、超熵He和云滴数量n；根据期望Ex作为给定期望，给定方差为熵En的平方与超熵He平方之和。

3.根据权利要求2所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述云模型脱敏子模块中将医疗数据根据云模型生成噪声包括以下单元：

数据集匹配单元：用于将医疗数据作为给定集合A，生成集合B，使集合B满足：集合B的方差和期望与给定集合A相同；

云滴获取单元：用于将集合B对应的给定参数输入到云模型中，获取n个云滴的定量值；

云滴脱敏单元：用于将n个云滴的定量值作为噪声添加到给定集合A对其进行脱敏处理。

4.根据权利要求3所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述差分隐私概率比值的计算公式为：

其中,Pr为两个集合加上噪音后结果为C的概率，M是在给定集合A或集合B上进行的任意查询操作。

5.根据权利要求3所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述数据集匹配单元中，集合B的生成包括以下步骤：

向云发生器输入期望Ex、熵En、超熵He和云滴数量n，生成一个服从标准正态分布的随机数组，并对该数组的每一位都分别与超熵He相乘后再与熵En相加得到一个全新的数组arr1，将数组arr1作为集合B；

所述云滴获取单元中，n个云滴的定量值的获取包括以下步骤：

将arr1的每一位分别与另一个服从标准正态分布的随机数组的对应位相乘后再与Ex相加得到另一个全新的数组arr2；所述数组arr2为n个云滴的集合；

所述云滴脱敏单元中，给定集合A的脱敏处理包括以下步骤：

求得arr2的标准差后，与相除，再与arr2的每一位与其均值相减后得到的数组的每一位相乘，最后再给相乘后的每一位加上Ex，获得最终的脱敏数据。

6.根据权利要求1所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述服务器还包括以下模块：

数据存储模块：用于获取患者对于服用药物的药物效果反馈和药物服用方案，并将药物效果反馈、药物服用方案和病历数据一起存储到数据库中；

需求获取模块：用于获取患者或数据接收方在疾病复发时的购药需求，所述购药需求包括药物名称或患病症状；

药物匹配模块：用于根据购药需求进行药物和药物服用方案的匹配；再根据药物查询具有销售所述药物的药店，并记录药店的地址和联系方式；

药物推送模块：用于将匹配成功的药物、药物服用方案、药店的地址和联系方式推送给患者或数据接收方。

7.根据权利要求6所述的基于医疗数据的数据脱敏装置，其特征在于：所述服务器还包括以下模块：

药物预约模块：用于向患者或数据接收方发送药物预约询问，并接收患者或数据接收方对于药物预约询问的询问反馈，当询问反馈为同意时，根据药店的联系方式向药店发送药物预约请求。