GenoDroid: Are Privacy-Preserving Genomic Tests Ready for Prime Time?
Notice bibliographique
Résumé
As fast and accurate sequencing of human genomes becomes affordable, it is expected that individuals will soon be able to carry around copies of their sequenced DNA, using it for medical, identification, and social purposes. This will undoubtedly prompt a wide range of new and interesting genomic applications. However, the very same progress raises some worrisome privacy issues, since a genome represents a treasure trove of highly personal and sensitive information. Some recent research explored privacypreserving personal genomic operations by applying (or customizing) cryptographic protocols based on techniques such as: conditional oblivious transfer, garbled circuits, and homomorphic encryption. In this paper, we take this line of work a step further by investigating real-world practicality and usability of (as well as interest in) some of these methods. Motivated by both medical and social applications, we aim to test viability of privacy-agile computational genomic tests in a portable and pervasive setting of modern smartphones. We design a personal genomic toolkit (called GenoDroid), implement it on the Android platform, assess its performance, and conduct a pilot usability study that yields some interesting results. Copyright 2012 ACM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».