Synthetic Data Digital Twins and Data Trusts Control for Privacy in Health Data Sharing
Notice bibliographique
Résumé
Health data sharing is very valuable for medical research since it has the propensity to improve diagnostics, policy, medication, and so on. At the same time, sharing health data needs to be done without compromising the privacy of patients and stakeholders. However, recent advances in AI/ML and sophisticated analytics have proven to introduce biases that can easily identify patients based on their healthcare data, which violates privacy. In this work, we sort to address this major issue by exploring two emerging topics that are gaining attention from industry, academia, and governments, i.e., digital twins and data trusts. First, we proposed the use of digital twins (DTs) to generate synthetic records of patient's heart rate data. DTs are virtual replicas of the actual data and were created using two synthetic data generative models - Gaussian Copula (GC) and Tabular Variational Autoencoder (TVAE). The GC and TVAE achieved a maximum data quality score of 88% and 96% respectively. Next, we posit that the DTs should be shared with a data trusts layer. Data trusts are fiduciary frameworks that govern multi-party data sharing. The data trusts enforce access controls (based on metrics such as location, role-based, and policy-based) to the synthetic health data and reports to the data subject. The preliminary evaluations of the work show that merging the two techniques (i.e., synthetic data digital twins and data trusts) enforces better privacy for health data access. The synthetic data ensures more anonymization while the data trusts provide easy auditing, tracking, and efficient reporting to the patient or data subject. The paper also detailed the architectural design of the data trusts and evaluated the efficiency of the access control techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».