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An unsupervised classification method for inferring original case locations from low-resolution disease maps

机译:从低分辨率疾病图推断原始病例位置的无监督分类方法

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摘要

BackgroundWidespread availability of geographic information systems software has facilitated the use of disease mapping in academia, government and private sector. Maps that display the address of affected patients are often exchanged in public forums, and published in peer-reviewed journal articles. As previously reported, a search of figure legends in five major medical journals found 19 articles from 1994–2004 that identify over 19,000 patient addresses. In this report, a method is presented to evaluate whether patient privacy is being breached in the publication of low-resolution disease maps.
机译:背景技术地理信息系统软件的广泛可用性促进了疾病图谱在学术界,政府和私营部门中的使用。显示受影响患者地址的地图通常在公共论坛上进行交换,并发表在同行评审的期刊文章中。如先前的报道,在五种主要医学期刊中对人物传说进行的搜索发现了1994年至2004年的19篇文章,这些文章识别了19,000多个患者的住址。在此报告中,提出了一种方法来评估低分辨率疾病图的发布中是否侵犯了患者的隐私。

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