예측, 예방, 개인화 및 참여 의학은 미래의 의료이다. 채택을 가속화하고 잠재력을 극대화하려면 많은 개인에 대한 임상 데이터를 모든 이해 관계자 간에 효율적으로 공유해야 한다. 그러나 데이터를 수집하기가 어렵다. 전 세계의 개별 병원, 의료 기관 및 클리닉에 격리되어 있다. 의료 데이터 공개로 인한 개인 정보 위험도 심각한 문제이며 효과적인 개인 정보 보호 기술이 없으면 예측, 예방, 개인화 및 참여 의학 발전에 장애가 된다.

 

기존 접근 방식은 기관이 중간 결과를 공유하도록 요구하여 환자의 개인 정보를 제한적으로 보호할 뿐이며, 이는 민감한 환자 수준 정보를 누출할 수 있다. 또는 잠재적 누출을 완화하기 위해 데이터에 노이즈를 추가하여 결과의 정확성을 희생한다.

 

 

이제 EPFL 데이터 보안 연구소의 연구원들은 로잔 대학 병원(CHUV), MIT CSAIL, MIT 및 하버드 브로드 연구소의 동료들과 협력하여 "FAMHE"를 개발했다. 이 통합 분석 시스템을 사용하면 다양한 의료 제공자가 기본 데이터 세트를 교환하지 않고도 통계 분석을 공동으로 수행하고 머신러닝 모델을 개발할 수 있다. FAHME는 데이터 보호, 연구 결과의 정확성, 실제 계산 시간(생물 의학 연구 분야의 세 가지 중요한 차원) 사이의 스위트 스폿에 도달한다.

 

2021년 10월 11일 Nature Communications에 발표된 논문에서 연구팀은 FAMHE와 개인 정보 보호 및 정확성 문제를 극복하려는 다른 접근 방식 간의 결정적인 차이점은 FAMHE가 대규모로 작동하고 수학적으로 안전한 것으로 입증되었다고 밝혔다, 이는 데이터의 민감도 때문에 필수이다.

 

2개의 프로토타입 배포에서 FAMHE는 종양학의 Kaplan-Meier 생존 분석 및 의학 유전학의 게놈 전체 연관 연구를 포함하여 데이터 중앙 집중화 및 데이터 전송 중앙집중식 연구에 대한 맞춤형 법적 계약에 의존하는 2개의 게시된 다중 중심 연구를 정확하고 효율적으로 재현했다. 즉, 데이터 세트가 이전 및 중앙 집중화되지 않았더라도 동일한 과학적 결과를 얻을 수 있음을 보여주었다.

 

“지금까지 연합 분석이 대규모로 작동한다는 연구 결과를 재현할 수 있는 사람은 아무도 없었다. 우리의 결과는 정확하고 합리적인 계산 시간으로 얻어진다. FAMHE는 다자간 동형 암호화(multiparty homomorphic encryption)를 사용한다. 이는 데이터를 중앙집중화 하지 않고 다른 당사자의 데이터를 보는 당사자 없이 여러 소스에 걸쳐 암호화된 형식의 데이터를 계산할 수 있는 기능이다.”

 

"이 기술은 다중 사이트 임상 연구 연구에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라 보험, 금융 서비스 및 사이버 방어와 같은 다양한 분야의 민감한 데이터에 대한 협업을 가능하게 하고 강화할 것이다."EPFL 수석 연구원인 Dr. Juan Troncoso-Pastoriza가 덧붙인다.

 

환자 데이터 개인 정보 보호는 로잔 대학 병원의 주요 관심사이다. “대부분의 환자들은 과학과 의학의 발전을 위해 자신의 건강 데이터를 공유하고 싶어하지만 이러한 민감한 정보의 기밀성을 보장하는 것이 필수적이다. FAMHE를 사용하면 전례 없는 규모로 환자 데이터에 대한 안전한 공동 연구를 수행할 수 있다.”라고 CHUV 정밀 의학 부서의 Jacques Fellay 교수가 말했다.

 

"이는 개인화 의료에 대한 판도를 바꾸는 것이다. 왜냐하면 이런 종류의 솔루션이 존재하지 않는 한 양자간 데이터 전송 및 사용 계약을 설정하는 것이 대안이지만 이는 임시적이며 이 경우 데이터가 제대로 보호되는지 확인하라. FAHME는 사용할 도구 상자에 대해 모두가 동의한 다음 배포할 수 있도록 하는 솔루션을 제공한다.”라고 MIT, CSAIL 및 Broad의 Bonnie Berger 교수는 말한다.

 

“이 작업은 다양한 생물의학 연구를 위한 연합 학습 알고리즘이 확장 가능한 방식으로 구축될 수 있는 핵심 기반을 마련한다. Broad Institute의 조형훈 박사는 "이 시스템이 생물의학의 다양한 분석 요구를 지원할 수 있는 도구 및 워크플로의 향후 개발 가능성에 대해 생각하는 것은 흥미진진한 일이다."라고 말했다.

 

그렇다면 연구자들은 이 새로운 솔루션이 얼마나 빠르고 얼마나 멀리 퍼질 것으로 예상할까? “우리는 FAMHE를 대규모로 배포하기 위해 텍사스, 네덜란드 및 이탈리아의 파트너와 사전 논의 중이다. 우리는 이것이 의학 연구를 위한 일상적인 작업에 통합되기를 원한다.

 
입력 : 2021.10.13 00:05    출처 : https://scitechdaily.com/healthcare-of-the-future-a-cryptography-game-changer-for-biomedical-research-at-scale/
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