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面向医院环境中机器学习的可信、安全与可靠飞地:埃森医疗计算平台(EMCP)

密码学与安全 2022-05-13 v1 机器学习

作者: Hendrik F. R. Schmidt , Jörg Schlötterer , Marcel Bargull , Enrico Nasca , Ryan Aydelott , Christin Seifert , Folker Meyer

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摘要

大规模AI/计算是一个难题,尤其在医疗环境中。我们概述了需求、规划与实现选择,以及指导我们实现安全研究计算飞地——隶属于德国一家大型医院的埃森医疗计算平台(EMCP)——的原则。合规性、数据隐私与可用性是该系统不可妥协的要求。我们将讨论计算飞地的特性,并为希望采用类似设置的团队提供我们的方案。

关键词

安全飞地机器学习医疗数据隐私合规性医疗计算平台

引用

@article{arxiv.2201.04816,
  title  = {Towards a trustworthy, secure and reliable enclave for machine learning in a hospital setting: The Essen Medical Computing Platform (EMCP)},
  author = {Hendrik F. R. Schmidt and Jörg Schlötterer and Marcel Bargull and Enrico Nasca and Ryan Aydelott and Christin Seifert and Folker Meyer},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2201.04816},
  year   = {2022}
}

备注

9 pages, 5 figures, to be published in the proceedings of the 2021 IEEE CogMI conference. Christin Seifert and Folker Meyer are co-senior authors