Projektbeschreibung
Big Data in gesunden Dosen verarbeiten
Bei Big Data handelt es sich um Daten, die riesige und schwer zu verwaltende Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten enthalten. Sie sind so groß, dass sie mit herkömmlichen Methoden nur schwer oder gar nicht zu verarbeiten sind. Das EU-finanzierte Projekt SECURED wird die Effizienz durch die Ausweitung von Mehrparteienberechnungen, die Anonymisierung von Daten und die Generierung synthetischer Daten steigern. Mit dem Schwerpunkt auf privater und unvoreingenommener KI und Datenanalyse werden Technologien vorgestellt, die in gesundheitsbezogenen Anwendungsfällen wie Tumorklassifizierung in Echtzeit, medizinische Fernüberwachung für Kinder und Zugang zu genomischen Daten entwickelt wurden. Neben der Beschleunigung und Erleichterung von datengestützten Instrumenten und Diensten für Wohlbefinden, Prävention, Diagnose, Behandlung und Nachsorge wird SECURED außerdem die aktuellen ethischen und rechtlichen Herausforderungen der gemeinsamen Datennutzung analysieren.
Ziel
The overall goal of the SECURED project is to scale up multiparty computation, data anonymization and synthetic data generation, by increasing efficiency and improving security, with a focus on private and unbiased artificial intelligence and data analytics, health-related data and data hubs, and cross-border cooperation. The project will address the limitations that are currently preventing the widespread use of secure multiparty computation and effective anonymization, namely: the limited practical capabilities of current cryptographic schemes for secure multi-party computation protocols, and their performance; the lack of well understood and standardized data anonymization methods for health data; the absence of dynamic and on demand services for generating synthetic data; the complex and ad-hoc nature of current federation protocols for machine learning and AI-based data analytics; the lack of support for health technology providers to implement privacy enhancing technologies, in particular SMEs.
SECURED will tackle these challenges by focusing on scaling up privacy technologies via algorithmic improvements and implementation efficiency (HW and SW), as well as the generalization of primitives and definitions, with the aim of speeding up and facilitating privacy preserving data-driven tools and services for wellbeing, prevention, diagnosis, treatment and follow-up care. SECURED will also analyse the current ethical and legal challenges to data sharing, and is targeted at overcoming current limited adoption of advanced multi-party computation and data anonymization technologies by providing direct support to health technology SMEs through a funding call. To ensure relevance to real-world settings, SECURED will showcase the technologies developed in four health-related use cases provided by partner hospitals and health stakeholders, namely: real-time tumor classification; telemonitoring for children; synthetic data generation for education; access to genomic data.
Wissenschaftliches Gebiet
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
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HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
1012WX Amsterdam
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1111 Budapest
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Rechtsträger, der nicht Auftragnehmer ist und an einen Teilnehmer angegliedert oder rechtlich mit diesem verbunden ist. Der Rechtsträger übernimmt Arbeiten zu in der Finanzhilfevereinbarung festgelegten Bedingungen, liefert Waren oder bietet Dienstleistungen für die Aktion, unterzeichnet jedoch nicht die Finanzhilfevereinbarung. Eine Drittpartei hält sich an die Regeln, die gemäß der Finanzhilfevereinbarung für den verbundenen Teilnehmer gelten hinsichtlich der Förderfähigkeit von Kosten und der Kontrolle der Ausgaben.
28760 Tres Cantos Madrid
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Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).
1040 Bruxelles / Brussel
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