A multi-layer model for privacy preserving policy making for disclosure of public health data
Halk sağlığı verisi açıklanmasında mahremiyeti koruyan poliçe oluşturma için çok katmanlı model
- Tez No: 343105
- Danışmanlar: PROF. DR. NAZİFE BAYKAL
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Halk Sağlığı, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control, Public Health
- Anahtar Kelimeler: Halk sağlığı, Epidemiyoloji, Mahremiyet, Poliçe tasarımı, k-anonymity, Public health, Epidemiology, Privacy, Policy making, k-anonymity
- Yıl: 2013
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Sağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 180
Özet
Türkiyedeki sağlık kurumları giderek artan oranda halk sağlığı araştırmalarında değerli bir kaynak olan bireysel verileri toplamaktadır. Ancak, mahremiyetle ilgili riskler sebebiyle, bu veriler bireysel biçim yerine toplu şekilde yayımlanmaktadır. Sağlık verilerinin ikincil kullanımlarına dair standardize edilmiş poliçelerin eksikliği mevcut teknik yöntemleri verimsiz hale getirmektedir. Sonuç olarak, bireye özel verilerin halk sağlığı araştırmacıları tarafından erişimi ve kullanımı oldukça sıkıntılı hale gelmektedir. Mahremiyeti koruyan yöntemlerin ortaya koyduğu yanlılık verilerin epidemiyoloji ve halk sağlığı bağlamlarında da verimsiz hale gelmesine sebep olmaktadır. Sağlık verilerinin ikincil kullanımına yönelik kanıta dayalı poliçe oluşturulması için üç katmanlı bir model geliştirdik. İlk katman temel algoritmadan bağımsız şekilde anonimleştirilmiş veri analizinin değerlendirilmesini kapsamaktadır. İkinci katman araştırmacıya araştırma sonuçlarının yorumlanmasını etkileyen faktörler hakkında bilgi içeren Temsil Edebilme Vektörü (RV) sunmaktadır. RV aynı zamanda araştırmacının gereksinimlerini ve bağlam temelli kanıtları elde etme yöntemidir. Üçüncü katman anonimleştirme ve RV konularını ele alan psödo içerikle poliçe oluşturmak için genel bir yapı sunmaktadır. Bu yapı ikincil sağlık verisinin açıklanmasına ve araştırmacıya sunum yanlılığına dinamik bir yaklaşım sunarken bağlam, kanıt ve düzenlemelerle ilgili poliçeleri de vurgulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Health organizations in Turkey collect ever-increasing amount of individual data are valuable source of information for public health research. However, due to privacy risks, they publish data in aggregated rather than individual forms. The lack of standardized policies regarding secondary uses of health data leads to ineffectiveness of available technical methods. As a result, access to and utilization of person-specific datasets by public health researchers become extremely cumbersome. The bias introduced by privacy protection methods also makes data inefficient for epidemiological and public health contexts. We developed a three layer model for evidence-based policy making for secondary uses of health data. The first layer covers the evaluation of anonymized datasets based on clustering analysis independent of the underlying algorithm. The second layer provides the researcher with Representability Vector (RV), which consists of information about factors affecting the interpretation of research results. RV is also a method to gather researcher requirements and context-oriented evidence. The third layer, provides a generic framework for policy making with pseudo-contents covering the issues of anonymization and RV. This framework provides a dynamic approach for disclosure of secondary health data and reporting bias to the researcher while emphasizing the policy issues along with context, evidence, and regulations.
Benzer Tezler
- Enhancing intrusion detection with privacy-preserving federated learning: Differential privacy and incremental learning integrating
Gizliliği koruyan federated öğrenme ile giriş tespitini geliştirme: Farklı mahremiyet ve artırımlı öğrenme entegrasyonu
ALI SADEQ HUSSEIN ASAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NURDAN SARAN
- Blokzincir tabanlı ıot sağlık platformu ile hasta verilerinin güvenli paylaşımı ve izlenmesi
Secure sharing and monitoring of patient data through a blockchain-based iot healthcare platform
GALAL ABDULRAHEEM ALI AHMED
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
- 3D lidar based fall detection
3B lidar tabanlı düşme algılama
SONER SEZGİN
Doktora
İngilizce
2025
Biyoteknolojiİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ŞEN
- Energy demand forecasting in fog computing based microgrids using ensemble learning
Sis bilişimi tabanlı mikro şebekelerde topluluk öğrenme ile enerji talep tahmini
TUĞÇE KESKİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- A multi-lod approach for privacy enabled 3D building model
Güvenlik etkili 3 boyutlu bina modeli için çok detay seviyeli modelleme yaklaşımı
ZEHRA KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HANDE DEMİREL
PROF. DR. MARTIN KADA