Genomsekvenseringstekniken har avancerat i snabb takt och det är nu möjligt att generera mycket detaljerade genotyper billigt. Insamling och analys av sådana uppgifter har potential att stödja olika tillämpningar, inklusive personliga medicinska tjänster. Medan fördelarna med den genomiska revolutionen basuneras av den biomedicinska gemenskapen, har den ökade tillgången till sådana data stora konsekvenser för den personliga integriteten, särskilt eftersom genomet har vissa väsentliga egenskaper, som inkluderar (men inte är begränsade till) i) ett samband med egenskaper och vissa sjukdomar, ii) identifieringsförmåga (t.ex. kriminalteknik), och iii) avslöjande av familjerelationer. Dessutom ökar direkt-till-konsument-DNA-tester sannolikheten för att genomdata kommer att göras tillgängliga i mindre reglerade miljöer, såsom Internet och vinstdrivande företag. Problemet med datasekretessen i arvsmassan ligger alltså vid vägskälet mellan datavetenskap, medicin och allmän ordning. Medan dataforskare har behandlat dataintegritet för olika datatyper, har det varit mindre uppmärksamhet tillägnad genomiska data. Målet med denna uppsats är således att tillhandahålla en systematisering av kunskap för datavetenskapssamfundet. Genom att göra det tar vi itu med några av de (ibland felaktiga) föreställningarna inom detta område och vi rapporterar om en undersökning vi genomfört om genom dataintegritet med biomedicinska specialister. Sedan, efter att ha karakteriserat genom integritetsproblem, vi granska state-of-the-art om integritetsattacker på genomiska data och strategier för att mildra sådana attacker, samt kontextualisera dessa attacker från perspektivet medicin och offentlig politik. Detta dokument avslutas med en uppräkning av utmaningarna för genom dataintegritet och presenterar en ram för att systematisera analysen av hot och utformningen av motåtgärder när fältet går framåt.
Att skydda biomedicinska data är nu en prioriterad utmaning för det biomedicinska samfundet REF.
Privacy in the Genomic Era
{'venue': 'CSUR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}