机器学习与基因组学：精准医疗与患者隐私
计算机与社会
2018-09-05 v3
摘要
机器学习在计算生物学应用中可产生重大社会影响。特别是，它在精准医疗的发展中扮演核心角色，即根据患者的临床或遗传特征量身定制治疗。然而，这些进展需要收集并在研究者间共享大量基因组数据，这引发了诸多隐私担忧。研究者、研究参与者及管理机构应当意识到参与者隐私可能受侵害的方式，以及针对这些问题的大量技术研究。我们回顾患者隐私泄露如何发生，介绍计算数据保护的最新进展，并讨论如何将其与法律及伦理视角结合，为基因组数据共享提供安全框架。
引用
@article{arxiv.1802.10568,
title = {Machine learning and genomics: precision medicine vs. patient privacy},
author = {Chloé-Agathe Azencott},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10568},
year = {2018}
}
备注
13 pages, submitted to Philosophical Transactions A