Nuova ricerca: protezione avanzata dei dati sanitari personalizzati con calcolo sicuro federato
RomeUn nuovo progetto di ricerca, chiamato Calcolo Sicuro Federato, affronta una sfida significativa nella ricerca clinica: l'analisi sicura dei dati sanitari sensibili tra diversi paesi. Questo è particolarmente rilevante in Europa, dove le leggi richiedono una forte protezione dei dati. Lo studio ha impiegato un innovativo metodo crittografico noto come calcolo sicuro multiparte, che permette ai ricercatori di collaborare nell'analisi dei dati senza condividere informazioni personali. Ecco una spiegazione semplice di come funziona questo metodo.
I dati provenienti da diversi istituti sono suddivisi in 'condivisioni segrete'. Calcoli crittografati vengono eseguiti su queste condivisioni segrete, garantendo la riservatezza dei dati. Solo il risultato finale delle elaborazioni viene rivelato, non i dati sottostanti.
Il team di ricerca è composto da scienziati dell'Università Ludwig Maximilian di Monaco, del Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS in Italia e da esperti di cybersecurity di Cybernetica in Estonia. Nei test recenti, hanno dimostrato che è possibile affrontare con successo sia le sfide tecniche che legali nella ricerca sul cancro. Lo studio si è concentrato su pazienti con tumori delle ghiandole surrenali sottoposti a radioterapia guidata da immagini a risonanza magnetica.
Questa ricerca è notevole perché rispetta rigorose leggi europee sulla protezione dei dati, contribuendo al contempo al progresso delle conoscenze mediche. Attraverso l'uso di crittografia e calcolo sicuro, le istituzioni coinvolte possono condividere informazioni che prima erano difficili da ottenere a causa delle preoccupazioni sulla privacy. Questo approccio consente di svolgere ricerche più rapide e precise, che potrebbero portare a nuovi trattamenti con effetti collaterali ridotti e migliori tassi di sopravvivenza per i pazienti.
Il partenariato utilizza Sharemind MPC, una piattaforma di calcolo sicuro di Cybernetica, per garantire la riservatezza dei dati. Questo accelera la ricerca nel campo sanitario, portando benefici ai pazienti in tempi più rapidi.
Questa innovazione potrebbe rivoluzionare la gestione dei dati sanitari, offrendo un modello per studi futuri. Integra metodi avanzati di crittografia con le necessità di privacy e regolamentazione del settore sanitario. I centri di ricerca di tutto il mondo possono adottare questo approccio per gestire efficacemente le informazioni sensibili.
Il team desidera continuare a lavorare al loro progetto per favorire la creazione di nuove collaborazioni e idee innovative. Sono disposti a condividere il loro approccio con altri settori, dimostrando così la sua utilità anche al di fuori del campo sanitario. Questa ricerca è fondamentale poiché permette di utilizzare i dati in maniera sicura ed efficiente, rispettando fiducia e privacy dei pazienti.
Lo studio è pubblicato qui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41746-024-01293-4e la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è
Hendrik Ballhausen, Stefanie Corradini, Claus Belka, Dan Bogdanov, Luca Boldrini, Francesco Bono, Christian Goelz, Guillaume Landry, Giulia Panza, Katia Parodi, Riivo Talviste, Huong Elena Tran, Maria Antonietta Gambacorta, Sebastian Marschner. Privacy-friendly evaluation of patient data with secure multiparty computation in a European pilot study. npj Digital Medicine, 2024; 7 (1) DOI: 10.1038/s41746-024-01293-4Condividi questo articolo