Abstrakt. I allt större utsträckning lagras konfidentiella medicinska journaler i datacenter som hålls av sjukhus eller stora företag. Som sofistikerade algoritmer för prediktiv analys av medicinska data fortsätter att utvecklas, är det troligt att i framtiden kommer mer och mer beräkning att göras på privata patientdata. Medan kryptering ger ett verktyg för att säkerställa integriteten av medicinsk information, det begränsar funktionaliteten för att fungera på sådana data. Konventionella krypteringsmetoder som används idag ger endast mycket begränsade möjligheter eller inga alls att fungera på krypterade data utan att dekryptera det först. Homomorphic kryptering ger ett verktyg för att hantera sådana beräkningar på krypterad data, utan att dekryptera data, och utan att ens behöva dekrypteringsnyckeln. I detta dokument diskuterar vi möjliga tillämpningsscenarier för homomorfisk kryptering för att säkerställa integritet för känsliga medicinska data. Vi beskriver hur man privat utför prediktiva analysuppgifter på krypterad data med hjälp av homomorfisk kryptering. Som ett bevis på koncept, presenterar vi ett fungerande genomförande av en förutsägelse tjänst som körs i molnet (hosted på Microsofts Windows Azure), som tar som ingång privat krypterad hälsodata, och returnerar sannolikheten för att drabbas av hjärt-kärlsjukdom i krypterad form. Eftersom molntjänsten använder homomorphic kryptering, gör den denna förutsägelse samtidigt som endast krypterad data, lära sig ingenting om de inlämnade konfidentiella medicinska data.
REF använder homomorphic kryptering för att kryptera en linjär regressionsmodell tränad i medicinska databaser.
Private predictive analysis on encrypted medical data
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}