Arterial: um modelo inteligente para a prevenção ao vazamento de informações de prontuários eletrônicos utilizando processamento de linguagem natural

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Goldschmidt, Guilherme
• Orientador(a): Righi, Rodrigo da Rosa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Vale do Rio dos Sinos
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
• Departamento: Escola Politécnica
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Prontuários médicos eletrônicos; Prevenção ao vazamento de informação; Processamento de linguagem natural
• Palavras-chave em Inglês: Electronic health record; Data leakage prevention; Natural language processing
• Área do conhecimento CNPq: ACCNPQ::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação
• Link de acesso: http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10900

Na última década, houve um aumento constante de violações de segurança na área de saúde. Um estudo sobre privacidade de pacientes e segurança de dados mostrou que 94% dos hospitais tiveram pelo menos uma violação de segurança nos últimos dois anos. Na maioria dos casos, os ataques tiveram origem por parte de atores internos. Dessa forma, é essencial que as organizações de saúde protejam suas informações sensíveis como, resultados de exames, diagnósticos, prescrições, pesquisas e informações pessoais de clientes. Um vazamento de dados sensíveis pode resultar em uma grande perda econômica e ou dano à imagem da organização. Há no Brasil ainda a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD), que dispõem sobre diversos aspectos da proteção pessoal de informações. Sistemas para a proteção da informação foram se concretizando ao longo dos últimos anos, como firewalls, intrusion detection and prevention systems (IDS/IPS) e virtual private networks. No entanto, essas tecnologias funcionam muito bem em dados bem definidos, estruturados e constantes, diferente do que são os prontuários médicos que possuem campos de escrita livre. Para complementar essas tecnologias há os sistemas de prevenção ao vazamento de dados, denominados Data Leakage Prevention Systems (DLPS). Sistemas de DLP ajudam a identificar, monitorar, proteger e reduzir os riscos de vazamento de dados sensíveis. No entanto as soluções convencionais de DLP utilizam apenas comparações por assinatura e ou comparação estática. Dessa forma, propomos desenvolver um modelo com base em novas tecnologias como Processamento de Linguagem Natural (PLN), Reconhecimento de Entidades (NER) e Redes Neurais Artificiais (RNA) com o objetivo de ser mais assertivo na extração de informação e no reconhecimento de entidades. Contribuindo assim com novas perspectivas à literatura e por conseguinte à comunidade cientifica. Foram implementadas e testadas três abordagens, duas a partir de RNA e a seguinte com base em algoritmos de aprendizado de máquina. Como resultado, a abordagem que teve em sua implementação a utilização de algoritmo de aprendizado de máquina atingiu 98.0% de Precisão, 86.0% de Recall e 91.0% de F1-Score.