2015 Fiscal Year Research-status Report
医療ビッグデータのプライバシー保護ロジスティック回帰の研究
| Project/Area Number |
15K00194
|
|---|
| Research Institution | Meiji University |
|---|
Principal Investigator |
菊池 浩明 明治大学, 公私立大学の部局等, 教授 (20266365)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
康永 秀生 東京大学, 医学(系)研究科(研究院), 教授 (90361485)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
|
| Keywords | プライバシー / 秘匿計算 / 疫学 / ロジスティック回帰 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
初年度は主に次の4つの課題に着手した．また，菊池及び康永，橋本（連携者）との打ち合わせを何度か行い，各実施状況の進捗度合いをチェックしつつ共同研究を進めた．
1. 医療情報DB整備および環境整備．ロジスティック回帰の実験に必要な医療データの属性を選択し，現実の医療データベースの統計量を考慮しながら，分担者が所属する東京大学に実験用疑似データベースを構築した．また実験対象とする医療術式の種類を検討し，実験結果の検証が容易なものを選定した．心筋梗塞に有無と腎不全，肝臓障害などに関する情報の２種類のデータセットを用意した．2.PPDMプロトコルの調査・研究．文献や国際会議論文を中心として，これまでに開発されているPPDMプロトコルを精査し，本研究の適用可能性を比較検討した．暗号計算の為の開発環境を整え，暗号化の予備実験を行った．3.ロジスティック回帰の調査研究．文献や国際会議論文を中心として，多重ロジスティック回帰を計算する数値計算手法を調査し， 多大な計算コストのかかるPPDMに適しているアルゴリズムを選出した．その結果，従来用いられていた最急降下法(GDC)に対して，反復再重み付き最小二乗法(IRLS)が適していることが明らかになった．4. 秘匿ロジスティック回帰プロトコルの開発．上記2, 3で調査したアルゴリズムや要素技術を基にして，秘匿ロジスティック回帰の為の暗号プロトコルの構築を開始した．今後は，要求条件を満たす様に，同期通信の方式や秘匿しながらのパラメータの更新方式などを研究開発していく予定である．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定通り4つの課題に着手し，その検討の一部を学会発表しているため．
|
| Strategy for Future Research Activity |
今後，より大規模なデータに対して計算可能であることを示し，その結果を国際会議等で発表していく．
|
| Causes of Carryover |
初年度の為，計画していた使用額を正確に見積もることが困難であったため．
|
| Expenditure Plan for Carryover Budget |
研究成果の発表旅費に利用予定である．
|
Research Products
(1 results)
