| 联盟学习在生物医学大数据隐私保护中的原理与应用 |
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| 引用本文： | 窦佐超,陈峰,邓杰仁,陈如梵,郑灏,孙琪,谢康,沈百荣,王爽.联盟学习在生物医学大数据隐私保护中的原理与应用[J].医学信息学杂志,2020,41(5):2-10. |
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| 作者姓名： | 窦佐超 陈峰 邓杰仁 陈如梵 郑灏 孙琪 谢康 沈百荣 王爽 |
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| 作者单位： | 四川大学华西医学院系统遗传研究所 成都 610041;杭州锘崴信息科技有限公司 杭州 310053;杭州锘崴信息科技有限公司 杭州 310053;昆士兰大学医学院 澳大利亚 昆士兰州布里斯班 4006;中华人民共和国公安部第三研究所信息网络安全国家重点实验室 上海 200041;四川大学华西医学院系统遗传研究所 成都 610041;杭州锘崴信息科技有限公司 杭州 310053;美国印第安纳大学信息计算和工程学院 美国印第安纳州伯明顿 47495;同济大学上海普陀区人民医院 上海 200060 |
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| 基金项目： | 企业级科研业务费项目"杭州锘崴信息科技有限公司医疗大数据隐私保护的研究"（项目编号：NV202001）;医院级科研业务费项目"华西医院系统遗传研究所生物大数据隐私研究"（项目编号：201906WCH）;公安部第三研究所信息与网络安全重点实验室基金"多中心大数据分享和分析中的隐私保护计算与标准"（项目编号：C19609）。 |
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| 摘 要： | 结合2020年初新型冠状病毒疫情探讨数据分享与联合分析的必要性和紧迫性,系统介绍联盟学习技术原理和适用范围,根据不同数据类型特点详细阐述当前联盟学习技术在生物医疗大数据隐私保护中的应用及其与深度学习技术的结合。
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| 关 键 词： | 生物医学大数据 隐私保护 联盟学习 隐私计算 新型冠状病毒 |
| 收稿时间： | 2020/2/18 0:00:00 |
Principles and Applications of Federated Learning in Biomedical Big Data Privacy Protection |
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| DOU Zuochao,CHEN Feng,DENG Jieren,CHEN Rufan,ZHENG Hao,SUN Qi,XIE Kang,SHEN Bairong,WANG Shuang.Principles and Applications of Federated Learning in Biomedical Big Data Privacy Protection[J].Journal of Medical Informatics,2020,41(5):2-10. |
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| Authors: | DOU Zuochao CHEN Feng DENG Jieren CHEN Rufan ZHENG Hao SUN Qi XIE Kang SHEN Bairong WANG Shuang |
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| Institution: | Institutes for Systems Genetics, West China Hospital, Chengdu 610041, China;Hangzhou Nuowei Information Technology Co., Ltd., Hangzhou 310053, China;Hangzhou Nuowei Information Technology Co., Ltd., Hangzhou 310053, China;School of Medicine, University of Queensland, Brisbane, QLD 4006, Australia;Key Lab of Information Network Security, The Third Research Institute of Ministry of Public Security, Shanghai 200041, China; Institutes for Systems Genetics, West China Hospital, Chengdu 610041, China;Hangzhou Nuowei Information Technology Co., Ltd., Hangzhou 310053, China;Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University, Bloomington, IN 47495, USA;Shanghai Putuo Hospital, Tongji University, Shanghai 200060, China |
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| Abstract: | Combined with COVID-19 epidemic in early 2020, the paper discusses the necessity and urgency of data sharing and conjoint analysis. It introduces the principles and application scope of federated learning technology systematically, and elaborates on the current application of federated learning technology in biomedical big data privacy protection and its combination with deep learning technology according to the characteristics of different data types in detail. |
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| Keywords: | biomedical big data privacy protection federated learning privacy computing COVID-19 |
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