論文の概要: Towards a trustworthy, secure and reliable enclave for machine learning
in a hospital setting: The Essen Medical Computing Platform (EMCP)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04816v1
- Date: Thu, 13 Jan 2022 07:21:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-14 15:12:41.539909
- Title: Towards a trustworthy, secure and reliable enclave for machine learning
in a hospital setting: The Essen Medical Computing Platform (EMCP)
- Title（参考訳）: 病院における機械学習のための信頼性が高くセキュアで信頼性の高いエンクレーブに向けて--emcp(essen medical computing platform)
- Authors: Hendrik F. R. Schmidt (1), J\"org Schl\"otterer (1, 2, 3), Marcel
Bargull (1), Enrico Nasca (1, 3), Ryan Aydelott (1), Christin Seifert (1, 2,
3), Folker Meyer (1, 2) ((1) Institute for Artificial Intelligence in
Medicine, University Hospital Essen, Essen, Germany (2) University of
Duisburg-Essen, Essen, Germany (3) Cancer Research Center Cologne Essen
(CCCE), Essen, Germany)
- Abstract要約: 我々は,セキュアなリサーチ・コンピューティング・エンクレーブの実装に繋がる要件,計画,実装の選択について概説する。
同様の設定を採用したいグループのために、私たちのレシピを提供します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI/Computing at scale is a difficult problem, especially in a health care
setting. We outline the requirements, planning and implementation choices as
well as the guiding principles that led to the implementation of our secure
research computing enclave, the Essen Medical Computing Platform (EMCP),
affiliated with a major German hospital. Compliance, data privacy and usability
were the immutable requirements of the system. We will discuss the features of
our computing enclave and we will provide our recipe for groups wishing to
adopt a similar setup.
- Abstract（参考訳）: 大規模なAI/コンピューティングは、特にヘルスケア環境では難しい問題です。
我々は,ドイツの主要病院に付属するセキュアな研究コンピューティングエンクレーブであるessen medical computing platform (emcp) の実装に繋がる,要件,計画,実装の選択,指針について概説する。
コンプライアンス、データのプライバシ、ユーザビリティが、システムの不変要件だった。
我々は,コンピュータ・エンクレーブの機能について議論し,同様の設定を希望するグループのレシピを提供する。
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