Главная / Новости / Как криптография используется в биомедицинских исследованиях

Как криптография используется в биомедицинских исследованиях

12.10.2021г.

Прогнозирующая, профилактическая, персонализированная медицина и совместная медицина, известная как P4, - это здравоохранение будущего. Чтобы ускорить его внедрение и максимизировать его потенциал, необходимо эффективно обмениваться клиническими данными о большом количестве людей между всеми заинтересованными сторонами. Однако данные собрать сложно. Он расположен в отдельных больницах, медицинских кабинетах и ​​клиниках по всему миру. Риски конфиденциальности, связанные с раскрытием медицинских данных, также вызывают серьезную озабоченность, и без эффективных технологий сохранения конфиденциальности они стали препятствием на пути развития медицины P4.

Как криптография используется в биомедицинских исследованиях

Развитие медицины P4

Существующие подходы либо обеспечивают лишь ограниченную защиту конфиденциальности пациентов, требуя, чтобы учреждения делились промежуточными результатами, что, в свою очередь, может привести к утечке конфиденциальной информации на уровне пациента, либо они приносят в жертву точность результатов, добавляя шум к данным, чтобы уменьшить потенциальную утечку.

Теперь исследователи из Лаборатории безопасности данных EPFL, работая с коллегами из  Университетской больницы Лозанны  (CHUV),  MIT CSAIL и  Broad Institute of MIT и Гарварда, разработали «FAMHE». Эта федеративная аналитическая система позволяет различным поставщикам медицинских услуг совместно выполнять статистический анализ и разрабатывать модели машинного обучения без обмена базовыми наборами данных. FAHME находит золотую середину между защитой данных, точностью результатов исследований и практическим временем вычислений - тремя важнейшими измерениями в области биомедицинских исследований.

В  статье, опубликованной в  Nature Communications сегодня (11 октября 2021 г.), исследовательская группа говорит, что решающее различие между FAMHE и другими подходами, пытающимися преодолеть проблемы конфиденциальности и точности, заключается в том, что FAMHE работает масштабно, и математически доказано, что его безопасность , что необходимо из-за конфиденциальности данных.

Как криптография используется в биомедицинских исследованиях

В двух прототипах FAMHE точно и эффективно воспроизвел два опубликованных мультицентрических исследования, которые основывались на централизации данных и индивидуальных юридических контрактах на централизованные исследования передачи данных, включая анализ выживаемости Каплана-Мейера в онкологии и полногеномные исследования ассоциаций в медицинской генетике. Другими словами, они показали, что те же научные результаты могли быть достигнуты, даже если бы наборы данных не были переданы и централизованы.

«До сих пор никому не удавалось воспроизвести исследования, показывающие, что федеративная аналитика работает в большом масштабе. Наши результаты точны и получены за разумное время вычислений. FAMHE использует многостороннее гомоморфное шифрование, то есть способность производить вычисления с данными в зашифрованной форме из разных источников без централизации данных и без того, чтобы какая-либо сторона могла видеть данные других сторон», - говорит профессор EPFL Жан-Пьер Хубо, ведущий руководитель исследования, автор.

«Эта технология не только произведет революцию в клинических исследованиях на нескольких площадках, но также позволит и расширит возможности сотрудничества вокруг конфиденциальных данных во многих различных областях, таких как страхование, финансовые услуги и киберзащита, среди прочих», - добавляет старший научный сотрудник EPFL д-р Хуан Тронкосо. Пасториза.

Конфиденциальность данных пациентов

Конфиденциальность данных пациентов - ключевая задача Университетской больницы Лозанны.

  • «Большинство пациентов стремятся поделиться данными о своем здоровье для развития науки и медицины, но очень важно обеспечить конфиденциальность такой конфиденциальной информации. FAMHE позволяет проводить безопасные совместные исследования данных пациентов в беспрецедентном масштабе », - говорит профессор Жак Феллай из отделения прецизионной медицины CHUV.
  • «Это кардинально меняет правила игры в сторону персонализированной медицины, потому что, пока такого решения не существует, альтернативой является заключение двусторонних соглашений о передаче и использовании данных, но они носят индивидуальный характер, и на их обсуждение уходят месяцы. убедитесь, что данные будут должным образом защищены, когда это произойдет. FAHME предоставляет решение, которое позволяет раз и навсегда согласовать набор инструментов, который будет использоваться, а затем развернуть его», - говорит профессор Бонни Бергер из MIT, CSAIL и Broad.
  • «Эта работа закладывает ключевой фундамент, на котором алгоритмы федеративного обучения для ряда биомедицинских исследований могут быть построены с возможностью масштабирования. Приятно думать о возможных будущих разработках инструментов и рабочих процессов, которые позволят этой системе удовлетворить разнообразные аналитические потребности в биомедицине», - говорит д-р Хёнхун Чо из Broad Institute.

Итак, как быстро и как далеко исследователи ожидают распространения этого нового решения? «Мы активно обсуждаем с партнерами в Техасе, Нидерландах и Италии возможность масштабного развертывания FAMHE. Мы хотим, чтобы это стало неотъемлемой частью повседневных медицинских исследований», - говорит доктор Жан Луи Райзаро из CHUV, один из ведущих исследователей исследования.

Источник

Метки:



Читайте далее: