Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption.
Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption.
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DOI：
10.1038/s41467-021-25972-y
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发表时间：
2021-10-11
影响因子：
16.6
通讯作者：
Hubaux JP
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Froelicher D;Troncoso-Pastoriza JR;Raisaro JL;Cuendet MA;Sousa JS;Cho H;Berger B;Fellay J;Hubaux JP
在生物医学研究中使用真实世界的证据是临床试验不可或缺的补充，需要访问通常由多个医疗机构单独保存的大量患者数据。我们提出了FAMHE，一种新的联合分析系统，基于多方同态加密（MHE），通过产生高度准确的结果而不泄露任何中间数据，实现分布式数据集的隐私保护分析。我们证明了FAMHE对基本生物医学分析任务的适用性，包括肿瘤学中的Kaplan-Meier生存分析和医学遗传学中的全基因组关联研究。使用我们的系统，我们在联邦环境中准确有效地复制了两项已发表的集中研究，从而实现了单独机构无法实现的生物医学见解。我们的工作是克服多中心科学合作中隐私障碍的必要关键一步。共享分布式医疗数据的现有方法要么仅提供对患者隐私的有限保护，要么牺牲结果的准确性。在这里，作者提出了一个基于多方同态加密（MHE）的联合分析系统，以克服这些问题。
Using real-world evidence in biomedical research, an indispensable complement to clinical trials, requires access to large quantities of patient data that are typically held separately by multiple healthcare institutions. We propose FAMHE, a novel federated analytics system that, based on multiparty homomorphic encryption (MHE), enables privacy-preserving analyses of distributed datasets by yielding highly accurate results without revealing any intermediate data. We demonstrate the applicability of FAMHE to essential biomedical analysis tasks, including Kaplan-Meier survival analysis in oncology and genome-wide association studies in medical genetics. Using our system, we accurately and efficiently reproduce two published centralized studies in a federated setting, enabling biomedical insights that are not possible from individual institutions alone. Our work represents a necessary key step towards overcoming the privacy hurdle in enabling multi-centric scientific collaborations. Existing approaches to sharing of distributed medical data either provide only limited protection of patients’ privacy or sacrifice the accuracy of results. Here, the authors propose a federated analytics system, based on multiparty homomorphic encryption (MHE), to overcome these issues.
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DOI：
10.1093/jamia/ocz195
发表时间：
2020-03-01
影响因子：
6.4
作者：
Bonomi, Luca;Jiang, Xiaoqian;Ohno-Machado, Lucila
通讯作者：
Ohno-Machado, Lucila
影响因子：
1.6
作者：
Ghosh, Arpita;Roughgarden, Tim;Sundararajan, Mukund
通讯作者：
Sundararajan, Mukund
影响因子：
3.7
作者：
LAIRD, N;OLIVIER, D
通讯作者：
OLIVIER, D
影响因子：
7.7
作者：
Gaye A;Marcon Y;Isaeva J;LaFlamme P;Turner A;Jones EM;Minion J;Boyd AW;Newby CJ;Nuotio ML;Wilson R;Butters O;Murtagh B;Demir I;Doiron D;Giepmans L;Wallace SE;Budin-Ljøsne I;Oliver Schmidt C;Boffetta P;Boniol M;Bota M;Carter KW;deKlerk N;Dibben C;Francis RW;Hiekkalinna T;Hveem K;Kvaløy K;Millar S;Perry IJ;Peters A;Phillips CM;Popham F;Raab G;Reischl E;Sheehan N;Waldenberger M;Perola M;van den Heuvel E;Macleod J;Knoppers BM;Stolk RP;Fortier I;Harris JR;Woffenbuttel BH;Murtagh MJ;Ferretti V;Burton PR
通讯作者：
Burton PR
DOI：
10.1126/science.aat4807
发表时间：
2018-10-19
期刊：
Science (New York, N.Y.)
影响因子：
--
作者：
Hie B;Cho H;Berger B
通讯作者：
Berger B