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A linear programming model for preserving privacy when disclosing patient spatial information for secondary purposes

机译:线性规划模型用于在出于次要目的披露患者空间信息时保护隐私

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摘要

BackgroundA linear programming (LP) model was proposed to create de-identified data sets that maximally include spatial detail (e.g., geocodes such as ZIP or postal codes, census blocks, and locations on maps) while complying with the HIPAA Privacy Rule’s Expert Determination method, i.e., ensuring that the risk of re-identification is very small. The LP model determines the transition probability from an original location of a patient to a new randomized location. However, it has a limitation for the cases of areas with a small population (e.g., median of 10 people in a ZIP code).
机译:背景技术提出了一种线性规划(LP)模型来创建去识别的数据集,该数据集最大程度地包含空间细节(例如,邮政编码或邮政编码等地理编码,人口普查区块和地图上的位置),同时遵守HIPAA隐私规则的专家确定方法,即确保重新识别的风险很小。 LP模型确定从患者原始位置到新的随机位置的转移概率。但是,对于人口少的地区(例如,邮政编码中的10个人的中位数)的情况存在限制。

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