초록 ▼

(1) 다기관 분석 분석을 위한 다중 분할 임상 데이터 선정 및 합성 데이터 생성을 위한 차등 프라이버시 알고리즘 개발
- 수평 분할 임상데이터 특성에 맞는 연합 학습법 모델 개발
- 임상자료 특화 차별 프라이버시 기반 합성자료 생성 알고리즘 개발
- 차등 프라이버시를 적용한 다중 분할 임상합성데이터 생성
- 대장암 레지스트리 구축을 위해 3차 기관 병원, 국립암센터를 활용한 다중분할 데이터 변수 선정
- 전향적 임상코호트 구축을 위한 활용 동의서 확보

(2) 차등프라이버시 성능 검증 및 합성

(1) 다기관 분석 분석을 위한 다중 분할 임상 데이터 선정 및 합성 데이터 생성을 위한 차등 프라이버시 알고리즘 개발
- 수평 분할 임상데이터 특성에 맞는 연합 학습법 모델 개발
- 임상자료 특화 차별 프라이버시 기반 합성자료 생성 알고리즘 개발
- 차등 프라이버시를 적용한 다중 분할 임상합성데이터 생성
- 대장암 레지스트리 구축을 위해 3차 기관 병원, 국립암센터를 활용한 다중분할 데이터 변수 선정
- 전향적 임상코호트 구축을 위한 활용 동의서 확보

(2) 차등프라이버시 성능 검증 및 합성 데이터 기반 다중 분할 데이터 기반 분산 컴퓨팅 알고리즘 개발 및 적용
- 실제 환자 자료와 합성 자료 비교를 통한 성능 검증
- 시나리오 기반 합성 데이터 효용성 측정 및 검증
- 다중 분할 자료 분석을 위한 유사도 매칭 알고리즘 개발
- 합성 데이터 기반 다중 분산 알고리즘 개발
- 확보된 대장암 레지스트리에서 대장암 수술 후 병기 (TNM) 예측

(3) 다기관 실제 자료 기반 분산 컴퓨팅 알고리즘 개발 및 암환자 전주기 분석 연구 적용
- 다중 분할 자료 컴퓨팅 기술 개발 및 다기관 분석 모델 적용
- 실제 환자 대상 다중 분할 컴퓨팅 결과와 통합 분석 결과 검증
- 확보된 전향적 코호트에서 대장암 환자 복용약제 다기관 패턴 분석
- 다중 분할 자료 기반 암환자 전주기적 현황을 파악

(출처 : 요약문 5p)

Abstract ▼

(1) Selection of multi-distirbuted data for multicenter analysis and development of differential privacy algorithm for synthetic data generation
- Development of federated learning model for horizontally partitioned data
- Development of clinical data-specialized discriminatory privacy-based s

(1) Selection of multi-distirbuted data for multicenter analysis and development of differential privacy algorithm for synthetic data generation
- Development of federated learning model for horizontally partitioned data
- Development of clinical data-specialized discriminatory privacy-based synthetic data generation algorithm
- Multi-distributed clinical synthetic data generation with differential privacy
- Variable selection of multi-distributd data to establish colorectal cancer registry
- Obtaining consent for establishing a prospective clinical cohort

(2) Validation of differential privacy and development of distributed computing algorithm using synthetic data-based multidistributed data
- Validation on performance through comparison of real and synthetic data
- Effectiveness measurement and validation of senario-based synthetic data
- Development of similarity matching algorithm for multi-distributed algorithm
- Development of multi-distributed algorithm based on synthetic data
- Prediction of stage (TNM) after colorectal cancer surgery in the colorectal cancer registry

(3) Development of distributed computing algorithm based on multi-distributed real data and application of research on
cancer patient life cycle analysis
- Development of multi-distributed computing and application of multi-distributed model
- Validation of multi-distributed computing results and integrated analysis results for real data
- Multicenter based pattern analysis of drugs taken of colorectal cancer patients in the prospective cohort
- Life cycle status of cancer patients based on multi-distributed data

(source: SUMMARY 6p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 6.1 총괄연구개발과제의 연구성과 실적 및 향후 계획 ... 7
• 6.2 연구성과 유형별 세부 내역 ... 9
• 7. 참여연구원 현황표 ... 11
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 13
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 14
• 가. 1차년도 연구내용 및 결과 ... 14
• 나. 2차년도 연구내용 및 결과 ... 24
• 다. 3차년도 연구내용 및 결과 ... 36
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 54
• 가. 연구수행 결과 ... 54
• 나. 목표 달성 수준 ... 64
• 4. 목표 미달 시 원인분석 ... 65
• 5. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 65
• 6. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 66
• 가. 연구개발 성과의 활용 방안 ... 66
• 나. 기대효과 ... 67
• 끝페이지 ... 69