在瘤学研究中具有差异隐私的联合分析:跨医院数据仓库的纵向观测研究
Théo Ryffel1, Perrine Créquit2, Maëlle Baillet1
1Arkhn, 9, rue d'Alexandrie, Paris, 75002, France.
联合分析与差异隐私相结合,使得在多个中心进行真实世界瘤学研究成为可能. 这种方法确保了数据隐私,同时促进了对患者数据的协作研究.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医学瘤学 医学瘤学
- 数据 隐私 数据 隐私 数据
背景情况:
- 联合分析允许在没有访问原始数据的情况下对远程健康数据集进行统计查询,解决隐私和治理问题.
- 这种方法对于多中心研究至关重要,但在现实环境中仍未得到充分利用.
- 将联合分析与差异隐私 (DP) 结合起来,在现实研究中以前没有被探索过.
研究的目的:
- 在现实世界的临床环境中部署联合架构,用于多中心瘤学研究.
- 在这个联合框架内,评估差异隐私 (DP) 作为增强隐私的技术的实用性和实用性.
主要方法:
- 在三个医疗中心 (图卢兹,雷姆斯,福赫) 建立了一个联合的架构.
- 在每个中心内协调数据,并使用DataSHIELD进行统计分析.
- 为DataSHIELD实施了一个新的开源差异性隐私包 (dsPrivacy).
主要成果:
- 在不集中原始信息的情况下,成功地对转移性非小细胞肺癌患者数据进行了多中心研究.
- 证明了DataSHIELD用于高效,安全,多中心数据分析的实用性.
- 展示了采用可接受的隐私-实用性权衡来实现差别隐私的可行性.
结论:
- 联合架构成功地支持了现实世界的多中心瘤学研究,并提供了强大的隐私保护.
- 不同的隐私集成被证明是实用的,为加强联邦卫生研究数据安全提供了可行的解决方案.
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