看病时不想被拍到脸部的信息？ “数字面罩”可以帮助你将图像转化为3D的形式，去除了您的身份信息，同时又可保留用于诊断的特征。

9月16日上午，南都记者从中山大学眼科中心获悉，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。“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。

记者注意到，近年来，中山大学眼科中心在持续性探索数字医疗的发展，并对此绘制着非常清晰的战略蓝图。

中山大学中山眼科中心林浩添教授介绍“数字面罩”

9月16日上午，林浩添教授在接受南都记者采访时表示，“疾病的诊疗过程可以理解为整个信息采集、处理、传递、存储、利用共享实现的过程，这是用数字去推动医学发展很重要的根基基础。数字医学是最需要、最适合发展和应用数字化技术的交叉学科。目前眼科中心的数字治理平台、诊疗技术研发、医疗模式创新三部分目齐头并进推动，而“Digital Mask”技术则是打通数字治理环节的重要瓶颈。”

医疗信息似乎总是跟随着身份信息，导致个人疾病体征和个人身份信息存在耦合，任何人脸图像在记录个人健康信息的同时，都不可避免地记录了种族、性别、年龄、情绪等其他生物迹象。

在数字医学新时代，患者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。

然而，作为重要的战略资源，医学数据的采集、治理和共享还存在着诸多瓶颈。

由于行业内缺乏明晰的数据个人敏感信息保护及敏感医疗信息的采集标准和规范指引，很多患者对个人敏感信息数据的泄露风险存在担忧。某种程度上，这些担忧降低了他们提供研究数据的意愿，致使数据收集的成本大大增加，给相关医疗机构及研究团队造成了沉重的负担。

因此，医疗数据的个人敏感信息保护是行业内亟待解决的问题，数据收集相关的方法和程序必须更新，以保护人们不受信息泄露攻击。

生物特征信息化需要实现分层分类管理

记者了解到，其团队开发的“Digital Mask”可以实现“识病不识人”的匿名就医效果，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信息泄露担忧，增加他们使用数字医学产品和分享健康信息的意愿。

如何实现身份和疾病信息的分离，从而突破面部图像去身份化的技术瓶颈？

记者从中山大学眼科中心了解到，“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。

上述研究由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，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完成。中山大学中山眼科中心杨雅涵博士后、清华大学软件学院吕军锋博士、中山大学中山眼科中心汪瑞昕博士为本文的共同第一作者。

在整个面部图像中，眼周生物识别是个人生物特征信息中最独特的子集之一，可用于协助构建强大的身份验证系统。

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。

眼面部图像去身份化有利于数字医学发展

据介绍，团队重点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、眼球运动亢进或不足、代偿头位等。医疗团队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，和可比的诊断准确率。

谈及为何会选择这四种相关的眼病，林浩添教授则表示，“因为这类疾病属于常见的疾病，上睑下垂、眼球震颤、斜视和甲状腺相关眼眶病涉及到的临床患者数量较大，体征和特征都相对典型。在远程医疗过程中，医生在诊断时也会较为关注这类疾病所产生的体征情况。当然，后续随着技术的更迭以及临床测试的增加，我们也将会覆盖到更多的病种。”

林浩添教授还提到，“Digital Mask”存在多个应用的场景，“比如在一些临床应用场景上，医院专家可以通过我们处理后的视频进行疾病诊断，除此以外，互联网医院、远程医疗等与数字医学相关的产品对我们这一技术存在需求。”

记者注意到，根据其团队刊发的《保护患者隐私的数字口罩文章》显示，“实验结果表明，使用DM，可以从包含原始面部的2D视频中精确地重建具有眼部疾病表现的患者的检查视频。临床诊断比较表明，眼科医生在使用原始视频和相应的DM重建视频时，在达到相同的诊断方面达到了高度的一致性。这项新技术可以有效地消除身份属性，并被眼部疾病患者积极接受，他们表示越来越愿意分享他们的个人信息，并通过这种额外的生物识别保护层以数字方式存储。”

采写：南都记者 伍月明  通讯员：邰梦云、唐艳丽

编辑：伍月明

本文作者

伍月明

2341W

南方都市报记者