Ontology for Healthcare Artificial Intelligence Privacy in Brazil

要約

タイトル：ブラジルにおける医療人工知能プライバシーのためのオントロジー

要約：

– 本論文は、流行病学、医学、統計学、およびコンピュータサイエンスの交差点である新しいドメインオントロジーの作成について詳細に説明している。
– 現行の法律で定義された用語を使用し、病院データを匿名化して、医療人工知能（AI）アプリケーションで使用するためのシステマティックなアプローチを概説している。
– 開発プロセスには、範囲の定義、知識の選択、重要な用語の検討、流行病学的研究に使用される設計を記述するクラスの構築、機械学習パラダイム、データタイプと属性、匿名化されたデータがさらされるリスク、プライバシー攻撃、再識別を緩和する技術、プライバシーモデル、および匿名化の影響を測定するメトリックを含む、7つの実用的なステップが含まれる。
– 論文は、このオントロジーを病院設定で実用的に実装し、AIの開発と検証に使用することを示して結論付けている。

要約(オリジナル)

This article details the creation of a novel domain ontology at the intersection of epidemiology, medicine, statistics, and computer science. Using the terminology defined by current legislation, the article outlines a systematic approach to handling hospital data anonymously in preparation for its use in Artificial Intelligence (AI) applications in healthcare. The development process consisted of 7 pragmatic steps, including defining scope, selecting knowledge, reviewing important terms, constructing classes that describe designs used in epidemiological studies, machine learning paradigms, types of data and attributes, risks that anonymized data may be exposed to, privacy attacks, techniques to mitigate re-identification, privacy models, and metrics for measuring the effects of anonymization. The article concludes by demonstrating the practical implementation of this ontology in hospital settings for the development and validation of AI.

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