學研新創 - 智慧醫療與健康科技
具隱私保護暨安全資料探勘之醫療資料倉儲系統
2024-01-03
范俊逸特聘教授團隊/國立中山大學資訊安全研究中心

范俊逸、楊宗龍、莊承鑫、徐瑞壕、克拉迪

國立中山大學資安團隊所開發之具隱私保護快速健康照護互通資源(Privacy Preserving Fast Healthcare Interoperability Resources,PPFHIR)系統聚焦在保護醫療數據隱私。PPFHIR以醫療數據為核心,結合可搜尋式加密(Searchable Encryption)、屬性加密(Attribute-Based Encryption)、同態加密(Homomorphic Encryption)和RESTful API,提供加密數據之收集、搜尋、存取控制、同態運算、資料探勘和應用等,同時確保病患隱私。此系統使用SABHPRE(Searchable Attribute-Based Homomorphic Proxy Re-Encryption)加密技術,確保醫療數據在傳輸、儲存和使用過程中之安全隱私,全面性防止數據洩漏,同時也允許多個醫療機構透過聯邦式學習(Federated Learning,FL)平台共享模型,進行研究與應用。此系統是全球首創針對醫療資訊交換標準FHIR之加密解決方案,運用SABHPRE加密醫療數據,防範包含公有雲窺探在內之隱私洩漏潛在風險,同時實現醫療數據的開放使用。SABHPRE能同時實現密文關鍵字搜尋、同態運算和代理轉加密三大核心功能,並且相容於FHIR標準。此系統亦整合了SABHPRE與FL,可安全蒐集醫療數據並進行模型訓練,同時確保個人隱私。不同醫療機構的模型經過加密後合併,創建出大型的智慧醫療模型,可用於偵測潛在的健康問題,同時保護病患隱私,為智慧醫療和精準醫療建立重要的安全基礎。

評審推薦
1. 本案開發具隱私保護暨安全資料探勘之醫療資料倉儲系統,採用 FHIR 標準,結合多項資訊安全技術,保護醫療數據在公有雲上的安全,使醫院安心地將數據進行託管。
2. 本案研發之加密技術SABHPRE,利用同態運算與代理轉加密的特性,在隱私保護下將醫療數據進行統計與開放,打破當前醫療數據的封閉環境,結合可搜尋的特性讓醫療數據在被搜尋的同時又不會暴露任何隱私訊息。
3. 提供醫療資料的加密和聯邦式學習平台,可以吸引科研機構、大學和製藥公司參與,共享數據和合作研究智慧醫療模型,從而實現更高效準確的醫學研究,推動醫學科學進步。
團隊簡介

范俊逸

學歷

國立臺灣大學電機工程博士

現職

國立中山大學 資訊工程學系 特聘教授
國立中山大學 資訊安全研究中心 主任
中華民國資訊安全學會 理事長

經歷

國立中山大學工學院 院長
財團法人電信技術中心 執行長
TWISC@NSYSU 主持人
全球Top 2%頂尖科學家 (The World's Top 2% Scientists)
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