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橡树岭实验室研究人员正在开发数据危害检测工具
2019-07-15


[据联邦计算周刊网2019714日报道]  将数据危害检测工具视为工作流数据流程的监测器,正如网络监测器分析监控通过网络传播的数据包一样,橡树岭国家实验室(ORNL)的研究人员使用新的监视工具检测健康医疗数据中潜在的失误,例如表格未按流程定期处理,原定计划被错误取消等等,而这些可能使一个机构效率低下,不能及时完成任务。



该工具尚未被赋予正式的名称,目前该项目正在与退休军人事务部共同合作开发,其首要实施对象便是监测该部门的医疗保健数据系统。该程序可以扫描超过100万患者的数据,并将错误报表上传到VA审核和处理。“类似的监控工具通常可以检测出人为错误,但我们的主要目的是根除机器产生的错误脚本,这些错误在健康信息技术领域可能会造成一些意想不到的后果,”ORNL的高级研发人员和项目负责人Olufemi Omitaomu 说。



“我们正在设计的工具能够检测已知的以及未知的危害,”Omitaomu说道。他补充到,其实第一种情况很容易。“例如,当有患者预约时,其中一些可能会被取消,但是你不希望短期内有大量的取消,所以可以开发一些把控数据的软件。”



什么可能是未知的危险?即该系统下尚未发现的任何潜在危险障碍,例如从一个部门转移到另一个部门需要花费太长的时间。



Omitaomu说,“系统发现的潜在危害可能需要再经由分析师进行验证,直到正式确认它是一种危害。”



目前,ORNL的项目需定期发布每日报告以及每周报告,另外由VA分析师整理的报告中会将任何在未来具备潜在危险的要点标注并汇报至ORNL



到目前为止,监视工具的每个阶段都是分开专门进行编程的。但Omitaomu 表示,这种现状很快就将打破,该工具正慢慢转入下一级,并将赋予机器学习的能力。



“我们认为我们正处于的阶段已经可以将机器学习的程序加入系统了,目前项目内有大量的数据,而这非常适合交由分析师进行分类标记,而后开始进行算法训练。”



根据Omitaomu的说法,该工具的升级版将提供给选定的VA成员,ORNL团队很快就会对其可用性和有效性提供更多反馈。



至于何时完全投入运营,Omitaomu
表示具体日期尚不确定,仍受许多因素影响,包括VA对此的看法及反馈,但可以确定的是该系统并非仅针对VA医疗保健数据系统而开发。



“我们开发这些产品的方式是我们希望让它们未来可以与其它政府系统相互操作,如国防部甚至是私营部门。”Omitaomu说。(工业和信息化部电子第一研究所  张俊杰)



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