基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法及系统与流程

本发明属于数据处理，具体涉及一种基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法及系统。

背景技术：

1、在植入式神经调控技术日益发展的今天，患者的神经调控报告成为了医生制定治疗方案和进行病情监测的重要依据。然而，这些报告中包含的敏感信息，如患者的个人身份、病情细节等，若未经适当处理即进行共享或分析，将严重侵犯患者的隐私权。传统的匿名化方法往往采用简单的数据删除或替换，这种方法虽能在一定程度上保护隐私，但也常常导致数据失去其原有的医疗价值，影响后续的分析和研究。因此，如何在保护患者隐私的同时，确保医疗数据的有效利用，成为了当前植入式神经调控领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法及系统，能够解决或者部分解决上述背景技术所涉及的技术问题。

2、本发明实施例提供一种基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法，应用于用户信息匿名系统，所述方法包括：

3、获取待匿名的植入式神经调控报告的当前用户神经调控记录文本，并从所述待匿名的植入式神经调控报告中筛选所述当前用户神经调控记录文本的关键文本数据集；

4、从所述关键文本数据集中筛选多组关键文本数据，并基于每组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本的语义价值权重进行识别，得到所述每组关键文本数据对应的语义价值识别权重；

5、基于所述每组关键文本数据对应的语义价值识别权重确定所述每组关键文本数据对应的数据可用扰动指标，并从所述多组关键文本数据中筛选数据可用扰动指标最低的目标组关键文本数据；

6、基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理。

7、在一种实现方式中，所述从所述关键文本数据集中筛选多组关键文本数据，包括：

8、从所述关键文本数据集中筛选多个目标关键文本数据；

9、以每个目标关键文本数据为基准，通过预设语义传递策略和预设周期步长从所述关键文本数据集中筛选目标数目个初始关键文本数据；

10、将所述每个目标关键文本数据，以及所述每个目标关键文本数据对应的初始关键文本数据分类到同一组，得到所述多组关键文本数据。

11、在一种实现方式中，所述从所述关键文本数据集中筛选多个目标关键文本数据，包括：

12、从所述当前用户神经调控记录文本中筛选主题文本数据；

13、从所述关键文本数据集中筛选与所述主题文本数据之间的语义差异不同的多个目标关键文本数据；其中，所述多个目标关键文本数据包含所述关键文本数据集中与所述主题文本数据之间的语义差异最低的文本数据。

14、在一种实现方式中，所述语义价值识别权重包含临床指导语义识别变量；

15、所述基于每组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本的语义价值权重进行识别，得到所述每组关键文本数据对应的语义价值识别权重，包括：

16、确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的语义特征关联图谱；

17、基于所述每组关键文本数据对应的语义特征关联图谱，以及所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作语义变量确定所述当前用户神经调控记录文本的临床指导语义变量，得到所述每组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量。

18、在一种实现方式中，所述确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的语义特征关联图谱，包括：

19、从所述每组关键文本数据中确定出第一关键文本数据簇和第二关键文本数据簇；其中，所述第一关键文本数据簇与所述第二关键文本数据簇包含的关键文本数据存在差异；

20、确定所述第一关键文本数据簇的临床指导语义均值特征和植入调控操语义均值特征，并确定所述第二关键文本数据簇的临床指导语义均值特征和植入调控操语义均值特征；

21、基于所述第一关键文本数据簇和所述第二关键文本数据簇分别对应的临床指导语义均值特征和植入调控操语义均值特征，确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的独热语义特征关联图谱。

22、在一种实现方式中，所述从所述每组关键文本数据中确定出第一关键文本数据簇和第二关键文本数据簇，包括：

23、通过所对应的植入调控操作语义变量的降序规则从所述每组关键文本数据中筛选第一数目个关键文本数据，并基于所述第一数目个关键文本数据生成所述第一关键文本数据簇；

24、通过所对应的植入调控操作语义变量的升序规则从所述每组关键文本数据中筛选第二数目个关键文本数据，并基于所述第二数目个关键文本数据生成所述第二关键文本数据簇。

25、在一种实现方式中，所述确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的语义特征关联图谱，包括：

26、对所述每组关键文本数据所属的关键用户神经调控记录文本的标注植入调控操作语义变量和标注临床指导语义变量分别进行语义挖掘，得到所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作描述向量和临床指导观点描述向量；

27、基于所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作描述向量和临床指导观点描述向量分别对所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作语义变量和临床指导语义变量进行更新，得到所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义；

28、从所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义中获取所述每组关键文本数据的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义；

29、基于所述每组关键文本数据的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义，确定所述每组关键文本数据对应的语义特征关联图谱。

30、在一种实现方式中，所述从所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义中获取所述每组关键文本数据的植入调控操作更新语义和临床指导更新语义，包括：

31、基于所述关键用户神经调控记录文本的临床指导更新语义所对应的语义特征识别度，对所述关键用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义进行抽取；

32、从抽取得到的植入调控操作更新语义中获取所述每组关键文本数据的植入调控操作更新语义。

33、在一种实现方式中，所述基于所述每组关键文本数据对应的语义特征关联图谱，以及所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作语义变量确定所述当前用户神经调控记录文本的临床指导语义变量，得到所述每组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量，包括：

34、对所述当前用户神经调控记录文本的标注植入调控操作语义变量进行语义挖掘，得到所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作描述向量；

35、基于所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作描述向量对所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作语义变量进行更新，得到所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义；

36、基于所述每组关键文本数据对应的语义特征关联图谱，以及所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作更新语义确定所述当前用户神经调控记录文本的临床指导语义变量，得到所述每组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量。

37、在一种实现方式中，所述基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理，包括：

38、获取所述目标组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量；

39、基于所述当前用户神经调控记录文本的标注临床指导语义变量与所述目标组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量之间的比对结果进行语义模糊处理。

40、在一种实现方式中，所述关键文本数据集的数目为多个；

41、所述基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理，包括：

42、从多个关键文本数据集分别对应的目标组关键文本数据中确定出数据可用扰动指标最低的目标组关键文本数据；

43、根据确定出的目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理。

44、在一种实现方式中，所述基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理，包括：

45、基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本的语义价值权重进行处理，得到所述当前用户神经调控记录文本的语义价值决策表征；

46、将所述目标组关键文本数据的索引特征配置到所述当前用户神经调控记录文本的语义价值决策表征中，以使匿名状态分析系统基于所述语义价值决策表征中的索引特征确定出所述目标组关键文本数据，并基于所述目标组关键文本数据得到所述当前用户神经调控记录文本的隐私脱敏文本。

47、本发明实施例提供一种用户信息匿名系统，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行上述的方法。

48、本发明实施例提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现上述方法的步骤。

49、本发明首先通过精准获取并筛选当前用户的神经调控记录文本及其关键数据集，确保了数据处理的针对性和高效性。其次，通过对每组关键文本数据的语义价值权重进行识别，实现了对数据敏感程度的精细化评估，为后续的匿名处理提供了准确依据。进一步地，基于语义价值识别权重确定数据可用扰动指标，并从中筛选出最低指标的关键文本数据进行脱敏处理，该策略不仅最大化地保护了用户隐私，还确保了处理后的数据依然保持其医疗分析和研究的价值。综上所述，在保障个人隐私的同时，促进了医疗数据的安全共享与有效利用，为植入式神经调控领域的数据管理提供了新的解决方案。

技术特征：

1.一种基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法，其特征在于，所述方法应用于用户信息匿名系统，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述关键文本数据集中筛选多组关键文本数据，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语义价值识别权重包含临床指导语义识别变量；

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的语义特征关联图谱，包括：

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述每组关键文本数据的临床指导语义变量与植入调控操作语义变量之间的语义特征关联图谱，包括：

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述每组关键文本数据对应的语义特征关联图谱，以及所述当前用户神经调控记录文本的植入调控操作语义变量确定所述当前用户神经调控记录文本的临床指导语义变量，得到所述每组关键文本数据对应的临床指导语义识别变量，包括：

7.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理，包括：

8.如权利要求1-7中的任一项所述的方法，其特征在于，所述关键文本数据集的数目为多个；

9.如权利要求1-7中的任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标组关键文本数据对所述当前用户神经调控记录文本进行隐私脱敏处理，包括：

10.一种用户信息匿名系统，其特征在于，包括至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行权利要求1-9任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于人工智能的智慧医疗设备用户信息匿名方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明首先通过精准获取并筛选当前用户的神经调控记录文本及其关键数据集，确保了数据处理的针对性和高效性。其次通过对每组关键文本数据的语义价值权重进行识别，实现了对数据敏感程度的精细化评估，为后续的匿名处理提供了准确依据。进一步基于语义价值识别权重确定数据可用扰动指标，并从中筛选出最低指标的关键文本数据进行脱敏处理，该策略不仅最大化地保护了用户隐私，还确保了处理后的数据依然保持其医疗分析和研究的价值。在保障个人隐私的同时，促进了医疗数据的安全共享与有效利用，为植入式神经调控领域的数据管理提供了新的解决方案。

技术研发人员：马骏,宁蒙蒙
受保护的技术使用者：宁波芯联心医疗科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5