Как криптография меняет правила игры в биомедицине?

Чтобы ускорить внедрение 4П-медицины и увеличить ее потенциал, нужно эффективно обмениваться клиническими данными о большом количестве людей между всеми заинтересованными сторонами. Однако данные сложно собрать: они хранятся в разных больницах, медицинских кабинетах и ​​клиниках по всему миру. Риски конфиденциальности, связанные с раскрытием медицинских данных, также вызывают серьезную озабоченность, и без эффективных технологий сохранения конфиденциальности у 4П-медицины слишком много препятствий в развитии.

Существующие подходы обычно имеют ограничения в защите конфиденциальности пациентов, например, предлагая, чтобы учреждения делились промежуточными результатами, а это, в свою очередь, может привести к утечке приватной информации на уровне пациента. Либо в жертву приносится точность результатов: к данным добавляется шум, чтобы снизить объем потенциальной утечки.

Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) в соавторстве со специалистами из Университетской больницы Лозанны, Лаборатории искусственного интеллекта и Института Броуда MIT, а также из Гарварда, разработали систему под названием FAMHE. Эта система позволяет различным поставщикам медицинских услуг совместно выполнять статистический анализ и разрабатывать модели машинного обучения без обмена базовыми наборами данных. 

В статье, вышедшей в Nature Communications, говорится, что основное различие между FAMHE и другими подходами заключается в том, что новая система масштабируется и математически доказана ее высокая безопасность.

Оба прототипа FAMHE точно и эффективно воспроизвели два опубликованных мультицентрических исследования, которые основывались на централизации данных и юридических контрактах на централизованные исследования передачи данных, включая анализ выживаемости Каплана-Мейера в онкологии и полногеномные исследования ассоциаций в медицинской генетике. Другими словами, прототипы показали, что те же научные результаты могли быть достигнуты, даже если бы наборы данных не были переданы и централизованы. Время получения результатов при этом оставалось в пределах допустимого.

FAMHE использует многостороннее гомоморфное шифрование, то есть способна производить вычисления на основе данных в зашифрованном виде из разных источников без их централизации и без того, чтобы какая-либо из сторон могла видеть данные других участников.

Авторы разработки считают, что технология не только произведет революцию в клинических исследованиях на нескольких площадках, но также расширит возможности сотрудничества в отношении конфиденциальных данных в других областях.

Само появление системы кардинально меняет правила игры в области персонализированной биомедицины. Ведь, пока такого рода решения не существовало, альтернативой ему было заключение двусторонних соглашений о передаче и использовании данных. Но для этого требуются месяцы обсуждений. FAHME же предлагает решение, которое позволяет раз и навсегда согласовать набор инструментов, который будет использоваться, а затем масштабировать его.

В настоящее время авторы разработки активно обсуждают возможность масштабного развертывания FAMHE с партнерами в Техасе, Нидерландах и Италии и рассчитывают, что в скором будущем система будет интегрирована в рутинные операции в медицинских исследованиях.