個人情報を守る!欧州発の新たな医療データ解析技術
Tokyo「フェデレーテッド・セキュア・コンピューティング」と呼ばれる最近の研究プロジェクトは、国を超えて敏感な健康データを安全に分析するという臨床研究の大きな課題に取り組んでいます。特にヨーロッパでは厳しいデータ保護が求められているため、重要です。研究では、セキュアなマルチパーティ計算と呼ばれる新しい暗号化手法を使用しており、研究者たちは誰の個人情報も共有することなくデータを共同で分析することができます。この手法の働き方を簡単に説明します。
複数の機関からのデータは「秘密分割」として分けられます。そして、この秘密分割に対して暗号化された計算が行われ、データのプライバシーが保護されます。計算の最終結果だけが明らかにされ、元のデータは公開されません。
LMUミュンヘン(ドイツ)、イタリアのアゴスティーノ・ジェメリ財団大学病院IRCCS、エストニアのサイバーネティカのサイバーセキュリティ専門家から成る研究チームは、最近の実験で、技術的および法的な課題に対処できることを示しました。この研究は、MRIを用いた放射線治療を受ける副腎腫瘍の患者に焦点を当てています。
この研究は、厳格なヨーロッパのデータ保護法を遵守しながら、医療知識の発展に貢献している点で際立っています。暗号化と安全な計算技術を用いることで、関係機関はプライバシーの懸念からこれまで得られにくかった洞察を共有できます。この手法により、研究はより迅速かつ正確に行われるようになり、副作用の少ない新しい治療法や患者の生存率向上が期待されます。
パートナーシップでは、Cybernetica社の安全な計算プラットフォームであるSharemind MPCを活用してデータのプライバシーを確保しています。これにより、医療研究のスピードが向上し、患者への利益が早く提供されるようになります。
この進展により、医療データの管理方法が大幅に向上し、将来の研究モデルとしての役割を果たすことが期待されます。このアプローチは、医療業界のプライバシーや規制の要件を満たしながら、先進的な暗号化技術を組み合わせています。世界中の研究センターは、この手法を用いて機密情報を効果的に扱うことができます。
チームはプロジェクトを進め、より多くのパートナーシップを創出し、新しいアイデアを生み出したいと考えています。彼らは他の分野とアプローチを共有する意欲があり、これが医療分野以外でも有用であることを示しています。この研究は、患者の信頼とプライバシーを尊重しつつ、データを安全かつ効率的に活用するのに重要です。
この研究はこちらに掲載されています:
http://dx.doi.org/10.1038/s41746-024-01293-4およびその公式引用 - 著者およびジャーナルを含む - は
Hendrik Ballhausen, Stefanie Corradini, Claus Belka, Dan Bogdanov, Luca Boldrini, Francesco Bono, Christian Goelz, Guillaume Landry, Giulia Panza, Katia Parodi, Riivo Talviste, Huong Elena Tran, Maria Antonietta Gambacorta, Sebastian Marschner. Privacy-friendly evaluation of patient data with secure multiparty computation in a European pilot study. npj Digital Medicine, 2024; 7 (1) DOI: 10.1038/s41746-024-01293-4昨日 · 17:39
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