Federated Analysis With Differential Privacy in Oncology Research: Longitudinal Observational Study Across Hospital Data Warehouses
Notice bibliographique
Résumé
Background: Federated analytics in health care allows researchers to perform statistical queries on remote datasets without access to the raw data. This method arose from the need to perform statistical analysis on larger datasets collected at multiple health care centers while avoiding regulatory, governance, and privacy issues that might arise if raw data were collected at a central location outside the health care centers. Despite some pioneering work, federated analytics is still not widely used on real-world data, and to our knowledge, no real-world study has yet combined it with other privacy-enhancing techniques such as differential privacy (DP). Objective: The first objective of this study was to deploy a federated architecture in a real-world setting. The oncology study used for this deployment compared the medical health care management of patients with metastatic non-small cell lung cancer before and after the first wave of COVID-19 pandemic. The second goal was to test DP in this real-world scenario to assess its practicality and use as a privacy-enhancing technology. Methods: A federated architecture platform was set up in the Toulouse, Reims, and Foch centers. After harmonization of the data in each center, statistical analyses were performed using DataSHIELD (Data aggregation through anonymous summary-statistics from harmonized individual-level databases), a federated analysis R library, and a new open-source DP DataSHIELD package was implemented (dsPrivacy). Results: A total of 50 patients were enrolled in the Toulouse and Reims centers and 49 in the Foch center. We have shown that DataSHIELD is a practical tool to efficiently conduct our study across all 3 centers without exposing data on a central node, once a sufficient setup has been established to configure a secure network between hospitals. All planned aggregated results were successfully generated. We also observed that DP can be implemented in practice with promising trade-offs between privacy and accuracy, and we built a library that will prove useful for future work. Conclusions: The federated architecture platform made it possible to run a multicenter study on real-world oncology data while ensuring strong privacy guarantees using differential privacy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,027 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».