Estimación de la curva de supervivencia con covariables equilibradas en un entorno de datos distribuidos mediante un...

Área de la Ciencia:

• Bioestadística
• Informática de la Salud
• Privacidad de Datos Médicos

Sus antecedentes:

• El intercambio de datos a nivel de paciente para el análisis de supervivencia se ve obstaculizado por preocupaciones de privacidad.
• Los métodos existentes a menudo requieren datos centralizados, lo que plantea riesgos de privacidad.

Objetivo del estudio:

• Proponer un marco de preservación de la privacidad para el análisis de supervivencia distribuido.
• Permitir la estimación colaborativa de curvas de Kaplan-Meier equilibradas a partir de datos descentralizados.

Principales métodos:

• Las instituciones comparten representaciones de baja dimensión de matrices de covariables después de la reducción de dimensionalidad.
• Los analistas reconstruyen datos agregados, realizan emparejamiento por puntuación de propensión y estiman curvas de supervivencia.
• El marco admite la distribución de datos tanto horizontal como vertical.

Principales resultados:

• El método propuesto superó consistentemente a los análisis de un solo sitio en los experimentos.
• Se logró una estimación fiable de la curva de supervivencia sin divulgación de datos brutos.
• Se demostró la eficacia en datos de simulación y cinco conjuntos de datos médicos públicos.

Conclusiones:

• El marco facilita el análisis de supervivencia colaborativo al tiempo que se mantiene la privacidad del paciente.
• Permite la estimación fiable y con preservación de la privacidad de las curvas de supervivencia a partir de datos observacionales distribuidos.
• Ofrece una solución práctica para la investigación médica multiinstitucional.