面向私有分布式健康数据分析的沙箱研究提案

本文提出了一项针对私有分布式健康数据分析的沙箱研究提案，该研究由瑞典 Vinnova 资助的 SARDIN 项目推动。该项目旨在开发健康数据银行（H"alsodatabanken），这是一个遵循欧洲健康数据空间（European Health Data Space, EHDS）立法要求的安全平台，面向科研和创新。通过最小化数据共享和存储，平台将分析任务直接发送到原始数据位置，避免数据集中化。这一方法引发了关于分布式环境中数据控制器责任以及聚合统计结果在匿名化方面状态的问题。该研究探讨了联邦分析、安全多方聚合和差分隐私技术，这些技术以脑病、中风康复和伤口分析等临床研究中的真实世界示例为参考。为验证所提出的研究方案，作者使用四个开源数据集进行数值实验，以评估所提方法的可行性和有效性。结果支持该沙箱研究方案，表明差分隐私结合安全聚合技术在显著提升隐私-效用权衡方面具有重要作用。