韓国で最近行われた研究では、AI モデルのトレーニングに使用される患者データを保護するために、安全な選挙で広く使用されている暗号化方式の使用が検討されました。
アサン医療センターの研究者らは、収集したビッグデータに準同型暗号（HE）を適用した。 複数の機関が予測 AI モデルをテストします。HE は、暗号化されたデータ上で計算を可能にする暗号化方式です。
調査結果
ある研究では、 調査結果 JMIR Medical Informaticsに掲載された論文によると、ソウル峨山医療センター、ソウル国立大学病院、梨花女子大学ソウル病院の3つの病院から30万人以上の患者のEMRデータが収集され、手術後30日以内の死亡率を予測するAIモデルのトレーニングに使用された。これらのデータはHEを使用して暗号化された。
この研究では、プライバシーとセキュリティを維持しながら、さまざまなソースからの大量のデータを統合するために HE を実際に適用できることが証明されました。
調査結果から、小規模な病院でもこの暗号化方式を活用して、大規模病院のデータを安全に活用し、独自の AI モデルを開発できることも示唆されています。これらのモデルは、単一の機関の生データに基づいて開発されたモデルよりも優れた予測機能を備えている可能性があります。
なぜそれが重要なのか
HE が米国の論文で実証されてから 10 年以上経ち、金融、IT、医療など規制の厳しい多くの分野で、データ プライバシーを強化するために HE の応用が検討されてきました。選挙でも、正確な投票結果を確保するためにこの暗号化方式がますます採用されています。
韓国の研究では、医療AI開発における現在の限界を克服するためにHEも調査した。より大規模で多様なデータを持つことがAIモデルの精度と適用性を向上させる鍵となるが、厳格なプライバシー保護規制を考えると、それらを集めることは困難である。
「この多施設共同研究では、最先端のHEを使用して、個人情報の漏洩とデータセキュリティを保護しました。さらに、HEは暗号化されたデータに対する操作と予測モデリングを可能にし、個人情報の漏洩とデータセキュリティに関連する問題を完全に解決できる究極のソリューションを提供します。さらに、HEは、アウトソーシングされた計算など、適切に使用された場合、「最強の」セキュリティを提供し、計算中のデータ侵害を保護します」と研究者は調査結果で述べています。
より大きなトレンド
韓国政府は、地元の医療機関がAI研究を進めることを支援するために、 コラボレーション例えば、厚生労働省は、デジタルヘルスの研究者が病院とつながり、データセットにアクセスできるようにすることを目的とした医療データ活用プロジェクトを立ち上げました。昨年、 韓国の病院5つを指定 安全な医療データ活用の中心となること。