FHE: Vắc-xin Bảo Mật cho thông tin Y Học DeSci
Em tự hỏi liệu
@zama_fhe sẽ có tác dụng gì trong Y Tế
Giải pháp khả thi là --> FHE + Federated Learning = dữ liệu y tế được mã hóa tính toán dc và huấn luyện mô hình AI
Tình huống giả định đặt ra là :
Ba bệnh viện : Chợ Rẫy, Y Dược, 175 - cùng nghiên cứu bệnh tiểu đường
MỤC TIÊU:
Ba bệnh viện muốn hợp tác phân tích dữ liệu bệnh nhân để:
- Tìm mẫu hành vi, hiệu quả điều trị, phản ứng thuốc
- Cùng nhau huấn luyện mô hình AI dự đoán sớm nguy cơ biến chứng tiểu đường
Nhưng vấn đề cần quan tâm là
- BV Chợ Rẫy không muốn chia dữ liệu hồ sơ bệnh nhân ( vì thông tin nhạy cảm )
- BV Y Dược có nhiều dữ liệu thuốc đặc trị, sợ bị sao chép công trình nghiên cứu
- BV 175 có phác đồ điều trị riêng, không được phép tiết lộ.
Thông thường, họ sẽ không thể chia sẻ dữ liệu thật - vì tiêu chuẩn pháp lý (HIPAA, GDPR, hoặc quy định Bộ Y tế.
------------
Vậy GIẢI PHÁP từ ZAMA là gì ?
1. Mỗi bệnh viện mã hóa dữ liệu của mình bằng FHE
Ví dụ:
- Chợ Rẫy mã hóa 10.000 hồ sơ bệnh nhân tiểu đường.
- Y Dược mã hóa dữ liệu thuốc đặc hiệu.
- 175 mã hóa kết quả phác đồ điều trị dài hạn.
2. Họ gửi dữ liệu mã hóa lên nền tảng phân tích chung ( FHE -Compute Layer )
👉 Dù toàn bộ dữ liệu đều đang ở dạng mã hóa, hệ thống vẫn có thể tính toán, tổng hợp, huấn luyện mô hình AI nhờ công nghệ FHE
3. Máy chủ hoặc mô hình AI không bao giờ thấy dữ liệu gốc
Nó chỉ nhìn thấy bản mã, nhưng vẫn tính được trung bình phác đồ chẩn đoán, phương sai, độ tương quan mô hình dự đoán như bình thường.
Kết quả đầu ra
( Ví dụ: mô hình dự đoán nguy cơ biến chứng)
cũng được mã hóa, chỉ khi mỗi bệnh viện giải mã thì họ mới xem được kết quả thật.
Liệu ZAMA FHE có thể là bước tiên phong quan trọng ứng dụng công nghệ AI vào Y Học Hiện đại ?
#ZamaCreatorProgram
#DeSci