Zielgruppe

Gesundheitsinstitutionen, Forschungsorganisationen und Technologiepartner, die KI-Modelle entwickeln möchten, ohne die Patientendatenschutz zu gefährden.

Herausforderung

Gesundheitsorganisationen sehen sich mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert, wenn es darum geht, große Datensätze für die KI-Entwicklung zu nutzen, aufgrund strenger Datenschutzvorschriften (z. B. HIPAA) und Cyberrisiken. Zentrale Datenaustauschmodelle bergen Re-Identifikationsrisiken, während isolierte Daten die kollaborative Innovation einschränken.

Lösungsansatz

Die Mayo Clinic und Google setzten ein 'Data under Glass'-Modell um, bei dem anonymisierte Patientendaten in einer kontrollierten Umgebung (Mayo Clinic Cloud) bleiben, während Drittanbieter-Algorithmen getestet und trainiert werden können, ohne dass die Daten die Institution verlassen. Dieser Ansatz des föderierten Lernens schützt die Datensicherheit, während er die KI-Entwicklung ermöglicht.

Mehrwert

Ermöglicht sichere und skalierbare KI-Entwicklung, indem Datenbeschaffungs- und Speicherkosten reduziert werden, Partnerschaften gefördert werden, ohne die Privatsphäre zu gefährden, und medizinische Forschung durch geteilte Erkenntnisse beschleunigt wird, ohne rohe Daten freizugeben.

Diesen Use Case anwenden

Datenschutz ist eine zentrale Komponente jeder KI-Lösung, die Gesundheitsdaten von Patienten verarbeitet. Hohe Datenschutzstandards müssen jedoch keine KI-Initiative beenden, wie dieser Use Case zeigt. Etablierte Prozesse wie föderiertes Lernen und automatisierte Datenanonymisierung in Kombination mit Algorithmen, die auf Ihrer eigenen Infrastruktur laufen, bilden die Grundlage. Nutzen Sie Differential Privacy-Techniken in Ihren Gesundheits-KI-Projekten, um während des Trainings kontrollierten Rauschen zu den Daten hinzuzufügen und so die Einhaltung von Vorschriften wie GDPR oder HIPAA zu gewährleisten, während die Modellnutzung erhalten bleibt.

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Referenzen

Mayo Clinic (2019–2021) in partnership with Google, with governance oversight from Mayo’s DaTA Board and One Table task force.

Read more here: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK594445/