забезпечує український бізнес інформацією, аналітикою та технологічними рішеннями для ефективної та безпечної роботи.
Головне за 13.11.2025 по темі: Захист персональних даних
ЕкспортОпрацьовано: 14351 джерел
Виявлено: 1 публікація за 13 листопада
-
Як проєкт UNICA забезпечує захист персональних даних пацієнтів?
UNICA використовує технологію федеративного навчання штучного інтелекту, яка дозволяє навчати моделі без передачі персональних даних, забезпечуючи їх конфіденційність та відповідність вимогам GDPR. Джерело
-
Що таке федеративне навчання у контексті обробки персональних даних?
Федеративне навчання — це метод, коли алгоритми навчаються безпосередньо на локальних даних у лікарнях, не передаючи їх у центральну систему, що знижує ризики витоку та порушення приватності. Джерело
-
Які переваги має використання ШІ у діагностиці онкологічних захворювань?
Штучний інтелект допомагає точніше і швидше виявляти рак на ранніх стадіях, що підвищує ефективність лікування та покращує прогнози для пацієнтів. Джерело
-
Як UNICA дотримується вимог регулювання обробки персональних даних?
Проєкт відповідає вимогам GDPR, використовуючи анонімізовані дані та технології, які виключають передачу персональних даних поза межі медичних закладів. Джерело
-
Що таке кампанія «даних альтруїзму» у проєкті UNICA?
Це ініціатива, яка заохочує громадян добровільно надавати анонімізовані медичні зображення для наукових досліджень, підтримуючи розвиток медицини без порушення приватності. Джерело
Кожне з питань — це короткий підсумок змісту публікацій за день. Повний список першоджерел з посиланнями та розширений підсумок за добу доступні у комерційній версії Платформи LIGA360.
Проєкт UNICA впроваджує федеративне навчання ШІ для раннього виявлення раку з дотриманням захисту персональних даних та конфіденційності відповідно до GDPR
Міжнародний проєкт UNICA, до якого долучилася Центральна міська клінічна лікарня Івано-Франківська, спрямований на вдосконалення методів ранньої діагностики онкологічних захворювань за допомогою штучного інтелекту. Важливою особливістю проєкту є використання технології федеративного навчання, яка дозволяє AI-моделям навчатися без передачі персональних даних пацієнтів, що гарантує високий рівень захисту конфіденційної інформації та відповідає вимогам європейського регулювання GDPR. Ця технологія забезпечує, що алгоритми «подорожують» до даних безпосередньо у лікарнях, навчаються на місці і повертаються до спільної мережі вже вдосконаленими, що виключає ризики витоку чи неправомірного доступу до персональних даних. Проєкт також передбачає створення пан'європейської бази знеособлених медичних зображень, що сприятиме розвитку точних AI-моделей для виявлення раку грудей, легень і простати. Крім технологічного аспекту, UNICA має соціальну місію — кампанію «даних альтруїзму», яка заохочує громадян добровільно надавати анонімізовані медичні зображення для наукових досліджень. Це підкреслює важливість балансу між інноваціями в медицині та дотриманням права на приватність, регулюванням обробки, зберіганням і передачею персональних даних у сучасних медичних проєктах.