論文の概要: Bringing the Algorithms to the Data -- Secure Distributed Medical Analytics using the Personal Health Train (PHT-meDIC)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03481v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 06:29:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 17:27:12.546282
• Title: Bringing the Algorithms to the Data -- Secure Distributed Medical Analytics using the Personal Health Train (PHT-meDIC)
• Title（参考訳）: データにアルゴリズムを導入する --personal health train(pht-medic)を使用したセキュアな分散医療分析
• Authors: Marius de Arruda Botelho Herr, Michael Graf, Peter Placzek, Florian K\"onig, Felix B\"otte, Tyra Stickel, David Hieber, Lukas Zimmermann, Michael Slupina, Christopher Mohr, Stephanie Biergans, Mete Akg\"un, Nico Pfeifer, Oliver Kohlbacher
• Abstract要約: パーソナルヘルストレイン(PHT)パラダイムは、"データへのアルゴリズム"パラダイムを実装している。 本稿では,PHT概念のオープンソース実装であるPHT-meDICを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.451998131020241
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The need for data privacy and security -- enforced through increasingly strict data protection regulations -- renders the use of healthcare data for machine learning difficult. In particular, the transfer of data between different hospitals is often not permissible and thus cross-site pooling of data not an option. The Personal Health Train (PHT) paradigm proposed within the GO-FAIR initiative implements an 'algorithm to the data' paradigm that ensures that distributed data can be accessed for analysis without transferring any sensitive data. We present PHT-meDIC, a productively deployed open-source implementation of the PHT concept. Containerization allows us to easily deploy even complex data analysis pipelines (e.g, genomics, image analysis) across multiple sites in a secure and scalable manner. We discuss the underlying technological concepts, security models, and governance processes. The implementation has been successfully applied to distributed analyses of large-scale data, including applications of deep neural networks to medical image data.
• Abstract（参考訳）: データプライバシとセキュリティ – ますます厳格なデータ保護規則によって実施される – の必要性は、マシンラーニングに医療データを使用することを困難にしている。 特に、異なる病院間でのデータ転送は許可されないことが多く、したがってデータのクロスサイトプールはオプションではない。 GO-FAIRイニシアチブで提案されているPersonal Health Train(PHT)パラダイムは、機密データを転送することなく、分析のために分散データにアクセスできるようにする、"データへのアルゴリズム"パラダイムを実装している。 本稿では,PHT概念のオープンソース実装であるPHT-meDICを提案する。 コンテナ化により、複雑なデータ分析パイプライン(ゲノムや画像解析など)を、セキュアでスケーラブルな方法で複数のサイトに容易にデプロイすることができます。 基盤となる技術的概念、セキュリティモデル、ガバナンスプロセスについて論じる。 この実装は、医用画像データへのディープニューラルネットワークの適用を含む、大規模データの分散分析にうまく適用されている。

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