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  4. Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption.
 
  • Détails
Titre

Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption.

Type
article
Institution
UNIL/CHUV/Unisanté + institutions partenaires
Périodique
Nature Communications  
Auteur(s)
Froelicher, D.
Auteure/Auteur
Troncoso-Pastoriza, J.R.
Auteure/Auteur
Raisaro, J.L.
Auteure/Auteur
Cuendet, M.A.
Auteure/Auteur
Sousa, J.S.
Auteure/Auteur
Cho, H.
Auteure/Auteur
Berger, B.
Auteure/Auteur
Fellay, J.
Auteure/Auteur
Hubaux, J.P.
Auteure/Auteur
Liens vers les personnes
Fellay, Jacques  
Cuendet, Michel  
Raisaro, Jean Louis  
Liens vers les unités
Direction du département de médecine de laboratoire et pathologie (DMLP)  
Direction générale  
ISSN
2041-1723
Statut éditorial
Publié
Date de publication
2021-10-11
Volume
12
Numéro
1
Première page
5910
Peer-reviewed
Oui
Langue
anglais
Notes
Publication types: Journal Article ; Research Support, N.I.H., Extramural ; Research Support, Non-U.S. Gov't
Publication Status: epublish
Résumé
Using real-world evidence in biomedical research, an indispensable complement to clinical trials, requires access to large quantities of patient data that are typically held separately by multiple healthcare institutions. We propose FAMHE, a novel federated analytics system that, based on multiparty homomorphic encryption (MHE), enables privacy-preserving analyses of distributed datasets by yielding highly accurate results without revealing any intermediate data. We demonstrate the applicability of FAMHE to essential biomedical analysis tasks, including Kaplan-Meier survival analysis in oncology and genome-wide association studies in medical genetics. Using our system, we accurately and efficiently reproduce two published centralized studies in a federated setting, enabling biomedical insights that are not possible from individual institutions alone. Our work represents a necessary key step towards overcoming the privacy hurdle in enabling multi-centric scientific collaborations.
Sujets

Algorithms

Computer Security

Delivery of Health Ca...

Genome-Wide Associati...

Humans

Kaplan-Meier Estimate...

Precision Medicine

Privacy

Survival Analysis

PID Serval
serval:BIB_3683F2C63090
DOI
10.1038/s41467-021-25972-y
PMID
34635645
WOS
000706146500021
Permalien
https://iris.unil.ch/handle/iris/92073
Open Access
Oui
Date de création
2021-10-19T10:25:19.711Z
Date de création dans IRIS
2025-05-20T17:58:03Z
Fichier(s)
En cours de chargement...
Vignette d'image
Nom

34635645_BIB_3683F2C63090.pdf

Version du manuscrit

published

Licence

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Taille

1.36 MB

Format

Adobe PDF

PID Serval

serval:BIB_3683F2C63090.P001

URN

urn:nbn:ch:serval-BIB_3683F2C630902

Somme de contrôle

(MD5):52c65e1cfc652b97fd133319279d0731

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