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      一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法

      文檔序號:42326629發(fā)布日期:2025-07-01 19:45閱讀:11來源:國知局

      本發(fā)明屬于信息安全,尤其涉及一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法。


      背景技術(shù):

      1、隨著醫(yī)療行業(yè)的快速發(fā)展,各種創(chuàng)新技術(shù)正在改變著醫(yī)療行業(yè)的面貌,醫(yī)療數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)爆炸式增長。從電子病歷和信息管理系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用到遠程醫(yī)療服務(wù)和移動醫(yī)療應(yīng)用的普及,患者和醫(yī)護人員之間的溝通與協(xié)作變得更加高效便捷。然而,隨著電子醫(yī)療數(shù)據(jù)的增加,數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題愈發(fā)凸顯。首先,醫(yī)療機構(gòu)需要加強網(wǎng)絡(luò)安全措施,確保患者的病歷、檢查報告、藥物信息等數(shù)據(jù)的安全性和隱私性;同時,醫(yī)生還面臨如何從這些海量數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地找到對病人最有益的治療方案的挑戰(zhàn);此外,病人在選擇醫(yī)生、醫(yī)院和治療方案時,也同樣面臨著信息不對稱的問題。在線醫(yī)療推薦系統(tǒng)的提出可以有效解決這些問題,它通過提供高效的醫(yī)患匹配服務(wù),從而顯著提高用戶的便利性以及節(jié)約醫(yī)生的數(shù)據(jù)處理時間。然而,這也引發(fā)了嚴(yán)重的隱私問題,因為用戶的醫(yī)療信息、求診訴求等敏感的健康信息容易受到未經(jīng)授權(quán)的訪問和濫用。現(xiàn)有的隱私保護解決方案在實現(xiàn)匹配準(zhǔn)確性和效率方面仍然面臨巨大挑戰(zhàn)。


      技術(shù)實現(xiàn)思路

      1、為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明提出了一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。

      2、為實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明提供了一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,包括:

      3、醫(yī)療管理中心生成安全秘鑰所需的材料并發(fā)送至病患用戶與服務(wù)器群;

      4、醫(yī)療管理中心通過復(fù)制秘密共享與服務(wù)器群進行醫(yī)生注冊服務(wù)和病患用戶注冊服務(wù);注冊完成后,所述服務(wù)器群中的每個服務(wù)器獲得一對共享值;

      5、病患用戶通過醫(yī)療管理中心進行身份驗證,驗證通過后,醫(yī)療管理中心發(fā)送多點函數(shù)秘密共享秘鑰給病患用戶;基于多點函數(shù)秘密共享秘鑰與用戶需求向量獲得加密的索引向量;服務(wù)器群基于秘鑰評估算法計算用戶需求向量與醫(yī)生屬性向量的相似度向量,基于相似度向量篩選醫(yī)生并將對應(yīng)信息發(fā)送給病患用戶;

      6、獲取評分向量并進行分解,將分解得到的三個分享份額兩兩組合獲得三對共享值,分別由兩個計算服務(wù)器與一個輔助服務(wù)器持有;基于協(xié)議與協(xié)議計算用戶評分向量各維度的權(quán)重,基于評分向量各維度值和對應(yīng)的權(quán)重實現(xiàn)醫(yī)生評分的更新。

      7、可選的,醫(yī)療管理中心生成安全秘鑰所需的材料并發(fā)送至病患用戶與服務(wù)器群的過程包括:

      8、醫(yī)療管理中心通過安全參數(shù)進行系統(tǒng)初始化,并生成一個隨機t點函數(shù);基于安全參數(shù)與隨機t點函數(shù)生成兩對函數(shù)秘密共享密鑰對;將兩對函數(shù)秘密共享密鑰對發(fā)送至服務(wù)器群后,對醫(yī)療管理中心生成的偽隨機函數(shù)進行公開。

      9、可選的,將兩對函數(shù)秘密共享密鑰對發(fā)送至服務(wù)器群的過程包括:

      10、將兩對函數(shù)秘密共享密鑰對中的首位發(fā)送至第一計算服務(wù)器,將第二對中的末位發(fā)送至第二計算服務(wù)器,將第一對的首位和第二對的末位發(fā)送至輔助服務(wù)器。

      11、可選的,醫(yī)療管理中心通過復(fù)制秘密共享與服務(wù)器群進行醫(yī)生注冊服務(wù)的過程包括:

      12、所述醫(yī)療管理中心獲取每位醫(yī)生的屬性信息并進行真實性驗證,若驗證通過,則將每位醫(yī)生的屬性信息轉(zhuǎn)換為向量形式,獲得醫(yī)生屬性向量;將所述醫(yī)生屬性向量分解為三個分享份額,將三個分享份額兩兩組合獲得三對共享值,分別由兩個計算服務(wù)器與一個輔助服務(wù)器持有;各個服務(wù)器在本地將所有醫(yī)生的分享值進行縱向疊加,獲得兩個向量矩陣,完成醫(yī)生注冊,其中,三個分享份額之和為所述醫(yī)生屬性向量。

      13、可選的,病患用戶注冊服務(wù)的過程包括:

      14、基于病患用戶與醫(yī)療管理中心的對應(yīng)關(guān)系,獲得偽隨機函數(shù);基于偽隨機函數(shù)與系統(tǒng)提示提交個人信息完成注冊。

      15、可選的,基于秘鑰評估算法計算用戶需求向量與醫(yī)生屬性向量的相似度的過程包括:

      16、服務(wù)器群中的每個服務(wù)器基于用戶需求向量的索引向量獲得相對應(yīng)的函數(shù)秘密共享密鑰;基于函數(shù)秘密共享密鑰、序向量與服務(wù)器持有的分享份額計算醫(yī)生屬性向量與用戶需求向量之間相似度的秘密分享份額,每個服務(wù)器對各自的秘密分享份額進行求和,獲得對應(yīng)的相似度向量。

      17、可選的,輔助服務(wù)器將每個服務(wù)器計算得到的相似度向量進行求和,將求和得到的相似度值進行排序,選擇相似度符合要求的醫(yī)生信息發(fā)送給病患用戶。

      18、可選的,所述協(xié)議包括:醫(yī)療管理中心生成隨機數(shù),通過復(fù)制秘密共享生成三個非零的加法共享份額和三個乘法共享份額;對三個非零的加法共享份額進行兩兩組合后與對應(yīng)的乘法共享份額分別發(fā)送給兩個計算服務(wù)器與一個輔助服務(wù)器;每個服務(wù)器計算持有的評分向量和隨機數(shù)份額的乘積后,第一計算服務(wù)器與輔助服務(wù)器進行數(shù)據(jù)交換并各自恢復(fù)真值后;計算服務(wù)器與輔助計算器分別計算自身持有的兩個乘法共享份額的倒數(shù),第一計算服務(wù)器與輔助服務(wù)器通過真值對乘法共享份額的倒數(shù)進行更新,計算服務(wù)器與輔助服務(wù)器對更新后的乘法共享份額的倒數(shù)的絕對值取對數(shù)值;其中,三個乘法共享份額的乘積為所述隨機數(shù)。

      19、可選的,所述協(xié)議包括:

      20、計算服務(wù)器與輔助服務(wù)器分別采用∏mul(?)對持有的評分向量分享份額和所有醫(yī)生屬性向量的分享份額進行處理后,再通過所述協(xié)議處理;服務(wù)器群中各服務(wù)器公開本地份額,各服務(wù)器接收到缺少的共享份額后進行重構(gòu),取重構(gòu)獲得的結(jié)果的對數(shù);各個服務(wù)器分別計算每個病人打分的權(quán)重的復(fù)制秘密分享份額,第一計算服務(wù)器與輔助服務(wù)器通過復(fù)制秘密共享加密后的本地份額之和的對數(shù)對復(fù)制秘密分享份額進行更新;各服務(wù)器在本地計算所有病人評分所占權(quán)重之和。

      21、可選的,基于評分向量各維度值和對應(yīng)的權(quán)重實現(xiàn)醫(yī)生評分更新的過程包括:

      22、構(gòu)造三組非零共享值,分別將每組非零共享值的三個分享份額兩兩組合獲得三對共享值,分別由兩個計算服務(wù)器與一個輔助服務(wù)器持有;每個服務(wù)器將持有的每個病人權(quán)重的復(fù)制秘密分享份額與該病人對應(yīng)的評分向量的復(fù)制秘密分享份額進行∏mul(?)運算后求和,獲得評分加權(quán)和的復(fù)制秘密分享份額;服務(wù)器基于持有的評分加權(quán)和的復(fù)制秘密分享份額和所有病人權(quán)重的復(fù)制秘密分享份額之和獲得更新的醫(yī)生評分。

      23、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明具有如下優(yōu)點和技術(shù)效果:

      24、本發(fā)明與現(xiàn)有的隱私保護醫(yī)療推薦方案相比,引入了醫(yī)生屬性評分向量。在推薦階段,通過計算患者的需求、醫(yī)生的屬性向量和醫(yī)生的屬性評分向量三者之間的相似度,并以此相似度為指標(biāo)來為病患推薦最優(yōu)的醫(yī)生;本發(fā)明通過醫(yī)生和患者之間的相似度來進行醫(yī)患匹配,相較于其他方案采用的相似度計算方法,本發(fā)明中患者與服務(wù)器之間的通信開銷有明顯減少;本發(fā)明優(yōu)化了醫(yī)患匹配中涉及通信計算的部分,通過函數(shù)秘密共享實現(xiàn)數(shù)據(jù)的多方計算,并且引入計算服務(wù)器和輔助服務(wù)器兩種服務(wù)器,以降低在線計算開銷,不僅可以有效保護患者和醫(yī)生的數(shù)據(jù)安全,而且可以更有效地抵抗惡意評分。



      技術(shù)特征:

      1.一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,包括以下步驟:

      2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,

      10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,其特征在于,


      技術(shù)總結(jié)
      本發(fā)明公開了一種基于權(quán)重匹配的隱私保護智慧醫(yī)療服務(wù)推薦方法,包括:醫(yī)療管理中心生成安全秘鑰所需的材料并發(fā)送至病患用戶與服務(wù)器群;醫(yī)療管理中心通過復(fù)制秘密共享與服務(wù)器群進行醫(yī)生注冊服務(wù)和病患用戶注冊服務(wù);注冊完成后,所述服務(wù)器群中的每個服務(wù)器獲得一對共享值;通過計算用戶需求向量與醫(yī)生屬性向量的相似度向量篩選醫(yī)生;醫(yī)生服務(wù)完成后計算用戶評分向量各維度的權(quán)重,基于評分向量各維度值和對應(yīng)的權(quán)重實現(xiàn)醫(yī)生評分的更新。本發(fā)明通過計算患者需求與醫(yī)生屬性及評分向量間的相似度,推薦最合適的醫(yī)生;通過函數(shù)秘密共享技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)多方計算,增強數(shù)據(jù)安全性。引入計算和輔助服務(wù)器降低在線計算成本,有效抵御惡意評分。

      技術(shù)研發(fā)人員:王婧,王霆宇,袁雪,鄧賢君,劉生昊
      受保護的技術(shù)使用者:華中科技大學(xué)
      技術(shù)研發(fā)日:
      技術(shù)公布日:2025/6/30
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