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【光明日報】我國研發全球首個“Digital Mask”突破患者面部圖像去身份化技術瓶頸


9月15日,由中山大學中山眼科中心林浩添教授團隊,以及清華大學戴瓊海院士、徐楓教授團隊牽頭,聯合大灣區及國內外十余家醫療領域、人工智能領域及三維重建領域的頂級科研機構通過創新技術攻堅克難,圍繞患者面部圖像個人敏感信息保護問題,推出的研究成果“A Digital Mask to Safeguard Patient Privacy”,在國際醫學頂級期刊《Nature Medicine》(中科院一區,影響因子87.241)在線發表。

據介紹,“Digital Mask”技術在去除患者身份信息同時,可保留用于患者診斷的特征,創新性解決了患者眼面部的個人敏感信息保護和基于眼部圖像的疾病診斷需求的矛盾,加強患者個人敏感信息保護。

近年來,通過數字技術與醫學技術的交叉賦能, 為一系列關鍵臨床問題提供科學有效的解決方案。然而,數字醫學的數據依賴屬性醫療數據的身份敏感性之間的矛盾是新時代的痛點和難點。

顏面部可呈現出人體多種生理或是病理特征信息,無論是我國的傳統中醫或是現代醫學,顏面部的信息特征均是臨床疾病診療重要的判斷依據,包括眼科、肝膽、心血管、神經系統等等各種器官系統或全身疾病,是重要的醫療數據和科研數據。同時,由于面部是人體重要的不可編輯的生物識別信息之一,它還具有身份識別功能,因此具有極高的個人敏感信息敏感性,是數字化時代個人敏感信息的保護重點。

在數字醫學新時代,患者的醫療影像以及日常圖像數據,均是臨床研究、健康檔案、遠程醫療的重要信息載體,也是醫療服務數字化、實時化、智能化的基礎和產物。然而,作為重要的戰略資源,醫學數據的采集、治理和共享還存在著諸多瓶頸。由于行業內缺乏明晰的數據個人敏感信息保護及敏感醫療信息的采集標準和規范指引,很多患者對個人敏感信息數據的泄露風險存在擔憂。某種程度上,這些擔憂降低了他們提供研究數據的意愿,致使數據收集的成本大大增加,給相關醫療機構及研究團隊造成了沉重的負擔。

林浩添表示,醫療數據的個人敏感信息保護是行業內亟待解決的問題,數據收集相關的方法和程序必須更新,以保護人們不受信息泄露攻擊。團隊開發的“Digital Mask”可以實現“識病不識人”的匿名就醫效果,經問卷調查統計分析顯示,使用“Digital Mask”可以顯著降低患者因面部暴露帶來的信息泄露擔憂,增加他們使用數字醫學產品和分享健康信息的意愿。

如何實現身份和疾病信息的分離是我們面臨的主要技術問題。醫療信息似乎總是跟隨著身份信息,導致個人疾病體征和個人身份信息存在耦合,任何人臉圖像在記錄個人健康信息的同時,都不可避免地記錄了種族、性別、年齡、情緒等其他生物跡象。“Digital Mask”通過面部三維重建,可以在保留疾病體征的同時抹去個人身份信息,且無法進行逆向工程,從而保護了身份信息的不可識別。研究表明,在六選一的識別測試中,傳統的個人敏感信息保護技術(如“遮蓋”)的身份被識別率為91.3%,而患者在“Digital Mask”的保護下,身份被識別率降低到27.3%。此外,此技術也可抵抗基于彩色人臉圖像識別的模型攻擊。

眼周生物識別是個人生物識別信息中最獨特的子集之一,可用于協助構建強大的生物識別認證系統。此外,眼睛是整體健康的窗口。眼周特征與冠心病顯著相關,眼球動力學的異常拓撲變化也表明視功能差和視覺認知發育問題。大多數眼病伴隨異常眼瞼和眼球運動。團隊重點測試了最常見的四種相關眼病,包括上瞼下垂、眼球震顫、斜視和甲狀腺相關眼眶病,涉及十多種異常行為表型,例如眼瞼回縮、眼球運動亢進或不足,代償頭位等。醫療團隊來自中山眼科中心四個??频?/font>12名專家教授,分別對使用“Digital Mask”和未使用“Digital Mask”的病人進行疾病診斷,結果顯示幾乎完美的診斷一致性,和可比的診斷準確率。

(光明日報全媒體記者吳春燕 王忠耀)

 

媒體報道原文鏈接:

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