PHT-meDIC im Kontext von CORD: Eine Demonstration der Analyse Funktionalität

PHT-meDIC CORD Demo

Marius de Arruda Botelho Herr

12.11.2021

© UNIVERSITÄTSKLINIKUM TÜBINGEN.

Idee des PHT

PHT 12.11.2021

Daten bleiben unter Kontrolle eines Krankenhauses. Züge fahren iterativ von einer zur nächsten Station, um nur die Ergebnisse zu aktualisieren. Züge bringen alles Notwendige für die Analyse mit.

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Zentrale Analysen Dezentrale Analysen

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Service Komponenten

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Züge

Züge basieren auf Container Technologien und beinhalten:

• Betriebssystem / Software und Abhängigkeiten

Heißen im Kontext des PHT Master Images

• Algorithmus (Python und R) und Patienten Suchanfrage
• Benutzerdefiniert (statisch)
• Ergebnisse - erzeugt bei der Ausführung
• (dynamisch)
• Ergebnisse werden vor der Weitergabe verschlüsselt

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Demo - Überblick

PHT 12.11.2021

Dokumentation https://pht-medic.github.io/documentation/cord_demo/cord_demo/

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User Interface https://demo.personalhealthtrain.de

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Example trains https://github.com/PHT-Medic/cord-pht-demo

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Demo Seite zum selbst ausprobieren erreichbar!

Züge werden automatisch freigegeben und ausgeführt.

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Demo - Submission

PHT 12.11.2021

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Demo - Ergebnisse

PHT 12.11.2021

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Demo - Zusammenfassung

PHT 12.11.2021

• Die Live Demo vom PHT ist für jeden zugänglich
• In der Demo werden Analysen automatisch genehmigt und über drei Stationen ausgeführt
• Die Daten sind synthetisch und liegen im FHIR Server vor
• Demonstration der Analyse Funktionalitäten des PHT
• Drei R CORD demo trains
• Zwei Python CORD demo trains

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Darf beliebig angepasst und erweitert werden

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• Dokumentationen unterstützen die Anwender beim Ausführen von Analysen

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Falls eigene Daten oder andere Wünsche integriert werden sollen, kontaktiert uns: pht@medizin.uni-tuebingen.de

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Zug Ausführung 1 von 3

Key Fakten

• Nutzer sind assoziiert zu einer Station
• Nutzer erstellen Analyse-Anträge
• Code wird über das UI hochgeladen,

dabei müssen die Dateien signiert werden

• Hochgeladener Code wird geprüft
• Train Builder baut einen validen Zug

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Zug Ausführung 2 von 3

Key Fakten

• Stationen können nur ihr Repository sehen
• Train Router bewegt den Zug zwischen den

jeweiligen Stationen

• Lokale Ausführung der Züge mit eigenen Daten

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Zug Ausführung 3 von 3

Key Fakten

• Result Service extrahiert verschlüsselte Ergebnisse
• Nutzer entschlüsselt diese lokal

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Zug Sicherheit

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1. Verschlüsselung von Ergebnissen
2. Erkennung von Manipulation

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Privatsphäre der Daten

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Privatsphäre der Daten

Daten bleiben immer bei Stationen. Diese erkennen Manipulation eines Zuges, verschlüsseln Ergebnisse und Modelle mit Envelope-Verschlüsselung.

Methoden wie k-anonymität oder Differential Privacy möglich als Erweiterung der Train Library. Privacy Preserving Record linkage grundsätzlich möglich.

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Beispiel

Python CORD Demo Train 2

Berechnet unter der Verwendung von Paillier

Verschlüsselung sicher alle Parameter, um das

Durchschnittsalter über drei Standorte zu berechnen.

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Betrieb mit Patientendaten

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IT-Sicherheit

Freigabe Konzept -

ggf. lokale Adaptionen

Risikobewertung der Software für Betrieb

Echtdaten

Vergleich mit VA Tools

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Aus MII TF VA vom 29.10.2021

Ein Jahr später...

• DataSHIELD wurde von der MII als Verteiltes Analyse Tool empfohlen
• Templates haben wir für DS bereitgestellt
• PHT Templates bieten wir ebenfalls an
• Ziel sollte es sein, die Vorteile von den jeweiligen Tools zu nutzen!

Outlook & Danksagung

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Universität Tübingen

• Michael Graf
• Peter Placzek
• Tyra Stickel
• David Hieber
• Felix Bötte
• Raphael Verbücheln
• Stephanie Biergans
• Nico Pfeifer
• Oliver Kohlbacher

Nächste Schritte

• PHT Funktionalitäten an die Standorte bringen
• Deployment Dokumente werden geteilt
• Vergleich der Tools für unterschiedliche Aufgabenstellungen
• Eine Community von Nutzern bilden
• Wir sind offen für Kollaborationen
• Erweiterung des PHT-meDIC abschließen
• Parallele Ausführung von Zügen
• Für Federated Learning und SMPC noch besser geeignet

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Mehr Informationen unter https://personalhealthtrain.de

Dankeschön!

Fragen?

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