[发明专利]一种大规模电子医疗系统中的隐私保护相似病历查询方法有效
申请号: | 202110080281.6 | 申请日: | 2021-01-21 |
公开(公告)号: | CN112837770B | 公开(公告)日: | 2022-12-02 |
发明(设计)人: | 徐畅;产子健;祝烈煌;张川 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G06F16/31;G06F16/332;G06F21/60;G06F21/62 |
代理公司: | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人: | 张利萍 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 大规模 电子 医疗 系统 中的 隐私 保护 相似 病历 查询 方法 | ||
本发明涉及一种大规模电子医疗系统中的隐私保护相似病历查询方法,属于医疗查询及隐私保护技术领域。所述方法包括:步骤1.医疗中心生成密钥,并在收到患者的注册信息后将密钥通过安全的通信渠道发送给患者;步骤2.医疗中心生成加密数据并存储在云服务器;步骤3.患者生成加密的查询请求并发送给云服务器;步骤4.云服务器执行粗粒度查询找到与患者症状关键字组合一致的电子病历集合;步骤5.云服务器在粗粒度查询得到的电子病历集合中执行细粒度查询找到满足患者相似度阈值的电子病历并发送给患者,患者通过密钥解密细粒度查询结果得到相似电子病历进行参考。所述方法能够保证患者信息和云服务器存储数据的隐私性且效率更高。
技术领域
本发明涉及一种大规模电子医疗系统中的隐私保护相似病历查询方法,属于医疗查询及隐私保护技术领域。
背景技术
随着云计算和物联网技术的发展,传统的医疗模式正在朝着更加灵活高效的电子医疗模式转变。这种转变在不同实体之间提供了一个高效的医疗数据共享平台。在这个平台中,传统的纸质病历转变为数字化的电子病历。电子病历通常包含许多患者数据,例如症状信息、健康数据、医疗服务信息等。随着大数据时代的来临,越来越多的电子病历给医疗服务机构带来巨大的存储和计算压力。许多医疗服务机构将大量的电子病历外包给云服务器以构建一个大规模电子医疗系统,该系统可以实现高效的电子病历查询。当一名患者首次注册在一个大规模电子医疗系统,该患者可以通过查询相似的电子病历进行参考以快速地寻找合适的医疗服务方式。具体来说,患者首先通过部署便携式传感器收集健康数据,例如血压、心率等;之后将收集的健康数据及症状信息发送给云服务器,云服务器可以帮助患者查询与其病况相似的电子病历;最后,云服务器将查询到的相似电子病历发送给患者,患者通过这些电子病历找到合适的医疗服务方式,例如就诊科室、就诊医生等。在这个过程中,如何高效地为患者查询到相似的电子病历以及如何保证患者信息和云服务器存储数据的隐私性是至关重要的。
现有隐私保护电子病历查询技术主要考虑如何帮助数据使用者进行医疗诊断或健康监控。这些工作主要是基于医疗诊断或健康监控的目的进行设计,并不能用来帮助患者查询相似电子病历进行参考。可搜索加密是一类用于在加密数据进行查询的技术,隐私保护电子病历查询本质上也属于可搜索加密研究领域。现有可搜索加密技术大多基于关键字查询或范围查询,并不能直接用于查询相似的电子病历,更为合适的相似电子病历查询方法是基于症状关键字及健康数据相似度进行查询。
上述已有的隐私保护电子病历查询技术以及可搜索加密技术虽然可以保证其应用场景中数据使用者信息和云服务器存储数据的隐私性,然而,这些工作并不能用于帮助患者进行相似电子病历查询。此外,上述技术多是适用于数据量较小的情况,对于数据规模较大的大规模电子医疗系统来说效率不高。本发明的目的是致力于解决上述隐私保护电子病历查询技术和可搜索加密技术的技术缺陷,提出一种大规模电子医疗系统中的隐私保护相似病历查询方法。
发明内容
本发明的目的在于解决现有隐私保护电子病历查询及可搜索加密存在无法用于帮助患者进行相似电子病历查询和在数据规模较大时效率低的技术缺陷,提出了一种大规模电子医疗系统中的隐私保护相似病历查询方法。
为了达到上述目的,本发明采取如下技术方案。
所述相似病历查询方法依托于隐私保护相似病历查询系统,包括医疗中心、患者及云服务器;医疗中心将加密数据及密钥分别发送给云服务器和患者,患者向云服务器发送加密的查询请求,云服务器查询与患者病况相似的电子病历并发送给患者,具体为:先通过粗粒度查询找到与患者症状关键字组合一致的电子病历集合,之后通过在该集合中执行细粒度查询找到与患者健康数据相似度在一定阈值范围内的电子病历并发送给患者,患者解密查询结果进行参考;
其中,加密数据包括加密的电子病历、症状关键字向量的密文、健康数据向量的密文以及粗粒度查询树;加密的查询请求包括粗粒度查询向量的密文以及细粒度查询向量的密文,粗粒度查询向量用于表示患者症状关键字组合,细粒度查询向量用于表示患者健康数据。
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