中国研发全球首个“Digital Mask”，可有效保护病人隐私

为帮助诊断，医生想帮病人拍摄视频，但病人又担心自己的健康信息被披露，怎么办？近日，围绕患者面部图像个人敏感信息保护这一科学问题，中山大学中山眼科中心林浩添教授团队与清华大学戴琼海院士、徐枫教授团队历时3年，联合大湾区及国内外十余家医疗领域、人工智能领域、及三维重建领域的顶级科研机构共同研发“Digital Mask”（数字面具）技术，在去除病人身份信息同时可保留用于病人诊断的特征，创新性解决了病人眼面部的个人敏感信息保护和基于眼部图像的疾病诊断需求的矛盾。

“病人在‘Digital Mask’的保护下，身份被识别率降低到27.3%，而诊断准确率却没有下降，目前该系统可被用于上睑下垂、眼球震颤、斜视和甲状腺相关眼眶病诊断上。”林浩添教授说道。

据39健康了解，作为中国研发的全球首个“Digital Mask”，该研究成果“A Digital Mask to Safeguard Patient Privacy”于2022年9月15日在国际医学顶级期刊《Nature Medicine》（中科院一区，影响因子87.241）在线发表，被认为可加强患者个人敏感信息保护，推进数字医学高质量发展。

解决眼面部图像用于疾病诊疗需求和个人敏感信息保护之间的矛盾

颜面部可呈现出人体多种生理或是病理特征信息，无论是我国的传统中医或是现代医学，颜面部的信息特征均是临床疾病诊疗重要的判断依据，而在数字化医学新时代，病人的医疗影像以及日常图像数据，均是临床研究、健康档案、远程医疗的重要信息载体，也是医疗服务数字化、实时化、智能化的基础和产物。

但是，由于颜面部又是人体不可编辑的生物识别信息之一，具有身份识别的功能，因此，怕个人信息被泄露，很多病人不愿意“出镜”。

怎么办？中山大学中山眼科中心开展“医工联合”，研究出“Digital Mask”，可以实现“识病不识人”的匿名就医效果，林浩添教授介绍，“Digital Mask”通过面部三维重建，可以在保留疾病体征的同时抹去个人身份信息，且无法进行逆向工程，从而保护了身份信息的不可识别。研究表明，在六选一的识别测试中，传统的个人敏感信息保护技术（如“遮盖”）的身份被识别率为91.3%，而患者在“Digital Mask”的保护下，身份被识别率降低到27.3%。此外，此技术也可抵抗基于彩色人脸图像识别的模型攻击。

经问卷调查统计分析显示，使用“Digital Mask”可以显著降低患者因面部暴露带来的健康信息披露担忧，增加他们使用数字医学产品和分享健康信息的意愿。

目前可用于四种眼病诊断，未来可提供更详细数据信息

眼周生物识别是个人生物识别信息中最独特的子集之一，可用于协助构建强大的生物识别认证系统。此外，眼睛是整体健康的窗口。眼周特征与冠心病显着相关，眼球动力学的异常拓扑变化也表明视功能差和视觉认知发育问题。

大多数眼病伴随异常眼睑和眼球运动。林浩添教授介绍，利用“Digital Mask”测试了最常见的四种相关眼病，包括上睑下垂、眼球震颤、斜视和甲状腺相关眼眶病，涉及十多种异常行为表型，例如眼睑回缩、眼外肌过度活跃或不活跃以及水平或垂直斜视、补偿性头部位置等。

来自中山眼科中心四个专科的12名专家教授，分别对使用“Digital Mask”和未使用“Digital Mask”的病人进行疾病诊断，结果显示几乎完美的诊断一致性。

林浩添教授介绍，未来这套系统还能再深度优化，例如可直接显示上睑下垂度数，甲状腺相关眼眶病眼球凸起程度，能更好的帮助医生进行诊断以及复查。（通讯员：邰梦云、唐艳丽）

全文链接：http：//www.nature.com/articles/s41591-022-01966-1