Joel Daniel Andersson
Der har været international interesse for den metode, som ph.d.-studerende Joel Daniel Andersson har været med til at udvikle. I august sidste år holdt han en Google Tech Talk om metoden.Foto: Københavns Universitet

Dataloger udvikler metode til at beskytte sundhedsdata Forskere fra Københavns Universitet har udviklet en ‘differential privacy’-metode, som eksempelvis kan bruges til at beskytte patienters sundhedsdata i forskning. Den er hurtigere og giver en bedre privatlivsbeskyttelse end nuværende metoder, fortæller en af forskerne bag.

Det er en svær balancegang at udnytte sundhedsdata bedst muligt i forskning, samtidig med at patienternes oplysninger og privatliv bliver beskyttet. Med vores algoritme eller metode kan du slippe afsted med at tilføje mindre støj med den samme garanti for privatlivsbeskyttelse ved hver træning af din model Joel Daniel Andersson, ph.d.-studerende, Københavns Universitet Nu har et hold af dataloger fra Københavns Universitet (KU) udviklet en hurtigere og mere præcis metode eller algoritme til at beskytte datasæt, som bliver brugt til...

Prøv Dagens Medicin gratis i 14 dage*

Du får fri adgang til alt vores indhold og vores daglige nyhedsbrev tilsendt i 14 dage.

Efter 14 dage fortsætter prøveabonnementet som et alm. betalingsabonnement, med mindre du opsiger forinden.

*Som læge/stud. med. er det digitale abonnement på Dagens Medicin helt gratis

Køb abonnement