Az egészségügyi adatok feldolgozása az egyik legnagyobb potenciált hordozó, ugyanakkor legérzékenyebb terület az adatvezérelt technológiák világában. A mesterséges intelligenciára és nagyméretű adathalmazokra épülő kutatások egyre pontosabb diagnosztikai és elemzési megoldásokat tesznek lehetővé, miközben az adatok védelme kritikus kérdéssé vált. A K&H STEM pályázat keretében többek közt az ilyen dilemmákra kerestek technológiai választ egyetemi hallgatók, akik kutatásaikkal megmutatják, hogy már az egyetemi évek alatt születhetnek valós, gyakorlati jelentőséggel bíró innovációk.
Egy beteg szemszögéből mindez leginkább azt a kérdést veti fel, hogy mi történik az egészségügyi adataival akkor, amikor azok digitális rendszerekbe kerülnek. A vizsgálati eredmények, diagnózisok vagy például vitális paraméterek feldolgozása egyre fontosabb az orvosi döntéstámogatás és a kutatások számára, ezek az információk ugyanakkor a személyes adatok legérzékenyebb körébe tartoznak. A kutatás ezt a dilemmát kezeli azzal a megközelítéssel, hogy az egészségügyi adatok feldolgozása titkosított formában történik, a számítások úgy zajlanak le, hogy az adatok a feldolgozás során sem válnak olvashatóvá, és a titkos kulcs végig és kizárólag a felhasználónál marad.
Nagy Katinka Lilla, a Pécsi Tudományegyetem mérnökinformatikus hallgatójának projektje a homomorf titkosítás alkalmazását vizsgálja egészségügyi adatok feldolgozásában. A kriptográfiai megközelítés lényege, hogy a számítások titkosított adatokon történnek, így az információk a feldolgozás során sem válnak olvashatóvá. A kutatás során egy felhőalapú prototípus rendszer készült, amely képes statisztikai műveleteket végrehajtani titkosított egészségügyi adatokon. A rendszer architektúrája úgy épül fel, hogy a titkosítás kliensoldalon történik, míg a számítási műveletek szerver nélküli felhőinfrastruktúrában futnak. Ennek köszönhetően a megoldás kihasználja a felhőszolgáltatások skálázható számítási kapacitását, miközben a szolgáltató sem fér hozzá a nyers adatokhoz. A kutatás társadalmi jelentősége abban rejlik, hogy lehetővé teszi a biztonságos és skálázható egészségügyi adatfeldolgozást, támogatja a pontosabb diagnosztikát, és megerősíti a betegek személyes adatainak védelmét a digitális egészségügyben.
A fejlesztés során egy működő prototípus is elkészült, amely demonstrálja, hogy a homomorf titkosítás megfelelő optimalizáció mellett alkalmas lehet valós egészségügyi adatok biztonságos feldolgozására. A technológia hosszabb távon lehetőséget teremthet például arra, hogy különböző egészségügyi intézmények vagy kutatóközpontok közösen elemezzenek adatokat anélkül, hogy a betegadatok közvetlenül hozzáférhetővé válnának.
„A STEM pályázat azért fontos számunkra, mert megmutatja, milyen technológiai gondolkodás jelenik meg a következő generáció fejlesztőinél és kutatóinál. A Magyar Marketing Szövetség vállalati tagja, a K&H ma már nemcsak bank és biztosító, hanem egy jelentős informatikai szervezet is, ahol a digitális fejlesztések nagy része házon belül történik. Fontos számunkra, hogy a kollégák hatékony környezetben dolgozhassanak, ezért folyamatosan optimalizáljuk a folyamatokat, miközben inspiráló szakmai közösséget építünk tapasztalt vezetőkkel és kiváló IT szakemberekkel, lehetőséget teremtve a fejlődésre. A STEM pályázattal pedig azt szeretnénk elérni, hogy a fiatal kutatók és fejlesztők bemutathassák innovatív technológiai projektjeiket, és erősödjön a kapcsolat az egyetemi kutatások és a vállalati technológiai környezet között. A program évről évre olyan megoldásokat hoz felszínre, amelyek jól mutatják, milyen irányok formálhatják a jövő digitális és adatbiztonsági fejlesztéseit” – mondta Ozorai Dénes, a K&H IT vezetője.
Corporate tagjaink, partnereink IDE KATTINTVA elküldhetik sajtóanyagaikat és/vagy szakmai tartalmaikat.
Összes cikk