В эпоху больших данных защита конфиденциальности при максимальной полезности стала фундаментальной задачей. В частности, в здравоохранении, где конфиденциальность данных превосходит многие другие сектора, потребность в эффективных технологиях сохранения конфиденциальности имеет первостепенное значение. Одним из многообещающих решений является дифференциальная конфиденциальность, математическая основа для обеспечения конфиденциальности наборов данных, и Opaqus предлагает особенно мощную ее реализацию. Эта технология может быть исключительно полезной в сочетании с генеративно-состязательными сетями (GAN) для создания данных Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR).

Что такое дифференциальная конфиденциальность, Opaqus и GAN?

Дифференциальная конфиденциальность — это концепция, обеспечивающая надежные гарантии конфиденциальности путем добавления калиброванного шума к данным, гарантирующего, что включение или исключение одной точки данных не повлияет существенно на результаты анализа. Эта математическая структура обеспечивает количественную меру защиты конфиденциальности и может эффективно использоваться для предотвращения нарушений конфиденциальности.

Opaqus https://github.com/pytorch/opacus — это передовая технология конфиденциальности, которая предлагает расширенное решение для дифференциальной конфиденциальности. Он разработан, чтобы помочь организациям обмениваться данными, сохраняя при этом конфиденциальность, повышая точность и полезность моделей, основанных на данных, без ущерба для конфиденциальности.

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это класс алгоритмов ИИ, используемых в неконтролируемом машинном обучении. Они предназначены для создания новых экземпляров данных, которые напоминают ваши тренировочные данные — в данном случае данные о состоянии здоровья FHIR.

Использование дифференциальной конфиденциальности Opaqus для генерации данных FHIR в GAN

Данные о здравоохранении часто представляются в форме данных FHIR, стандарта обмена данными о здравоохранении, опубликованного Health Level Seven International (HL7). Используя GAN, мы можем генерировать синтетические, но реалистичные данные о здоровье, которые могут помочь в проведении исследований и улучшении результатов в отношении здоровья, не рискуя конфиденциальностью пациентов.

Однако GAN учатся на реальных данных пациентов, что вызывает проблемы с конфиденциальностью. Именно здесь в игру вступает Opaqus Differential Privacy. Применяя дифференциальную конфиденциальность Opaqus в процессе обучения, мы гарантируем, что отдельные точки данных (например, пациенты) не будут чрезмерно влиять на изученную модель. Это защищает личность и информацию о пациентах в обучающем наборе.

Во-первых, данные реальных пациентов обрабатываются с помощью Opaqus. Добавленный «шум» обеспечивает конфиденциальность, но сохраняет достаточно реальных шаблонов, на которых может учиться GAN. Как только данные обрабатываются Opaqus, они используются для обучения GAN. Полученная модель может генерировать синтетические данные FHIR, которые точно отражают реальные данные, но не ставят под угрозу конфиденциальность пациентов для обучения с помощью MIMIC или других баз данных реальных пациентов.

Изменения в здравоохранении

Этот подход является революционным по нескольким причинам. Во-первых, он позволяет создавать большие синтетические наборы медицинских данных, которые точно отражают сценарии реального мира и могут свободно использоваться для исследований и разработок без риска раскрытия конфиденциальной информации о пациентах.

Во-вторых, используя синтетические данные для обучения моделей, мы обходим многие юридические и этические препятствия, которые обычно мешают исследованиям в области здравоохранения, ускоряя разработку и развертывание спасающих жизнь моделей ИИ.

Наконец, установив высокий стандарт конфиденциальности, мы можем повысить доверие между пациентами и поставщиками медицинских услуг, что может привести к более широкому обмену данными и, как следствие, к более надежным и эффективным решениям для здравоохранения.

В заключение следует отметить, что сочетание дифференциальной конфиденциальности Opaqus и сетей GAN для генерации данных FHIR представляет собой мощное сочетание технологий с далеко идущими последствиями для здравоохранения. Этот уникальный подход открывает огромные новые горизонты для медицинских исследований и анализа данных, надежно защищая конфиденциальность пациентов. Перспективы того, чего мы можем достичь с помощью этих технологий, безграничны, а влияние на здравоохранение потенциально преобразующее.