要約
生物医学研究の進歩は、大量の医療データへのアクセスに大きく依存しています。
組織病理学の場合、全スライド画像 (WSI) と臨床病理学的情報は、デジタル パソロジー (DP) 用の人工知能 (AI) アルゴリズムを開発するのに貴重です。
医療データを「可能な限りオープンに」転送すると、二次的な目的でのデータの有用性が高まりますが、患者のプライバシーに対するリスクが生じます。
同時に、既存の規制は、再特定のリスクを回避するために医療データを「必要に応じて」非公開に保つことを推進しています。
一般に、これらの法的規制は機密データの削除を要求していますが、最新の画像マッチング アルゴリズムによるデータ リンク攻撃の可能性は考慮されていません。
さらに、DP には標準化が欠如しているため、WSI のすべての形式に対して単一のソリューションを確立することが困難になります。
これらの課題は、バイオインフォマティクス研究者にとって、AI アルゴリズムを開発する際にプライバシーと進歩のバランスを取る上で問題を引き起こします。
このペーパーでは、医療データ共有に関する法的規制と用語について説明します。
既存のアプローチをレビューし、病理組織学的観点からの課題を浮き彫りにします。
また、学際的な研究と教育を促進するために、組織学的データのデータ共有ガイドラインも提示します。
要約(オリジナル)
The advancement of biomedical research heavily relies on access to large amounts of medical data. In the case of histopathology, Whole Slide Images (WSI) and clinicopathological information are valuable for developing Artificial Intelligence (AI) algorithms for Digital Pathology (DP). Transferring medical data ‘as open as possible’ enhances the usability of the data for secondary purposes but poses a risk to patient privacy. At the same time, existing regulations push towards keeping medical data ‘as closed as necessary’ to avoid re-identification risks. Generally, these legal regulations require the removal of sensitive data but do not consider the possibility of data linkage attacks due to modern image-matching algorithms. In addition, the lack of standardization in DP makes it harder to establish a single solution for all formats of WSIs. These challenges raise problems for bio-informatics researchers in balancing privacy and progress while developing AI algorithms. This paper explores the legal regulations and terminologies for medical data-sharing. We review existing approaches and highlight challenges from the histopathological perspective. We also present a data-sharing guideline for histological data to foster multidisciplinary research and education.
arxiv情報
| 著者 | Neel Kanwal,Emiel A. M. Janssen,Kjersti Engan |
| 発行日 | 2023-07-18 16:53:07+00:00 |
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