طراحی معماری اشتراک دانش پزشکی با حفظ حریم خصوصی مبتنی بر چارچوب TOGAF و فناوری یادگیری فدرال

با گسترش رویکرد پزشکی دقیق، اشتراک گذاری دانش میان مراکز درمانی و پژوهشی به عاملی کلیدی در ارتقای کیفیت تصمیم گیری بالینی تبدیل شده است. در این میان، تحلیل داده های حساس پزشکی - به ویژه داده های ژنومی بیماران - با چالش های جدی در زمینه حفظ حریم خصوصی و انطباق با مقررات حفاظت از داده ها مانند GDPR روبه رو است. این پژوهش با هدف رفع این چالش ها، چارچوبی معماری بر پایه TOGAF و فناوری یادگیری فدرال ارائه می دهد تا امکان تحلیل و اشتراک دانش پزشکی بدون انتقال داده های خام فراهم شود. در طراحی معماری پیشنهادی تمامی فازهای چرخه توسعه معماری (ADM) از فاز مقدماتی تا مدیریت تغییرات به صورت نظام مند تبیین شده اند. همچنین در فاز معماری، فناوری با بهره گیری از مدل مرجع فنی (TRM)، لایه های زیرساخت، خدمات امنیتی، سرویس های ارتباطی و پلتفرم های پردازش توزیع شده طراحی گردیده اند تا هماهنگی میان اجزای فنی و الزامات حریم خصوصی تضمین شود. در این معماری یادگیری فدرال به عنوان رویکردی غیرمتمرکز به کار گرفته شده است تا آموزش مدل های تحلیلی در سطح چند مرکز درمانی بدون تبادل داده ها، شخصی انجام پذیرد. نتایج ارزیابی نشان می دهد که معماری پیشنهادی ضمن حفظ محرمانگی و انطباق کامل با مقررات، از مقیاس پذیری بالا، قابلیت افزودن مراکز جدید و کارایی مطلوب در پردازش توزیع شده برخوردار است. همچنین چالش هایی نظیر ناهمگونی داده ها، محدودیت های ارتباطی و نیاز به زیرساخت محاسباتی قدرتمند شناسایی و راهکارهای فنی و مدیریتی مناسب برای آن ها ارائه شده است. در مجموع، این پژوهش نشان می دهد که ترکیب چارچوب TOGAF با اصول یادگیری فدرال می تواند مبنایی کارآمد برای توسعه سامانه های اشتراک دانش پزشکی فراهم آورد که در آن حفظ حریم خصوصی، انطباق قانونی و هم افزایی پژوهشی به طور همزمان محقق می شود.

کلیدواژه ها:

معماری ، سازمانی ، TOGAF ، یادگیری فدرال ، حفظ حریم خصوصی ، داده های پزشکی ، GDPR ، اشتراک دانش