DARE: Creating the blueprint for a federated network of next generation, cross-council Trusted Research Environments.

DARE：为下一代跨理事会可信研究环境的联合网络创建蓝图。

基本信息

批准号：
MC_PC_21028
负责人：
Elizabeth Sapey
金额：
$ 40.7万
依托单位：
University Hospitals Birmingham NHS Foundation Trust
依托单位国家：
英国
项目类别：
Intramural
财政年份：
2022
资助国家：
英国
起止时间：
2022 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://gtr.ukri.org/projects?ref=MC_PC_21028
关键词：
DARE Creating blueprint federated network

项目摘要

Solving society’s complex challenges requires experts working together, studying data collected for different purposes & from different sources & locations. However, combining data is challenging. There are public concerns about data security & access, especially for health data. Data governance (legal & ethical frameworks for data sharing) is critical. There are technical challenges in combining data collected in different “data languages” & in building secure computer networks which enable collaborative work, but protect privacy.FED-NET builds on our operational system, providing a scalable solution to the technical & governance challenges of analysing datasets separated by geography & data language.Working with patients, the public, analysts & clinicians, we have co-designed a secure way to combine sensitive health data with other data, working across 5 NHS hospitals. We have co-built a transparent governance process, ensuring data access is legal, with full public oversight.We will scale our existing Trusted Research Environments (secure environments that ensure data privacy but enable large scale analytics) using “federated analytics” where the data stays put & the analysis moves.We will test how different data languages can be translated into a common standard, focusing on data highly valued in research (laboratory science, meteorological data) but rarely available, using a study of asthma. We will test our governance solution, through public and expert workshops.

解决社会的复杂挑战需要专家共同努力，研究出于不同目的和不同来源和位置收集的数据。但是，组合数据是挑战的。公众对数据安全和访问有关注，尤其是对于健康数据。数据治理（用于数据共享的法律和道德框架）至关重要。结合不同“数据语言”和构建安全的计算机网络的数据，这有一些技术挑战，这可以协作工作，但保护隐私。FED-NET建立在我们的运营系统上，为通过地理和数据语言与患者，分析师和临床范围内的数据集合的分析数据集所需的分析数据集的技术和治理挑战提供了可扩展的解决方案。 NHS医院。我们已经共同构建了一个透明的治理过程，确保数据访问是合法的，并进行了全面的公众监督。我们将使用“联合分析”的“数据隐私但能够确保数据隐私但能够实现大规模分析的安全环境”来扩展我们的数据保留和分析动作。我们将如何将不同的数据转化为数据，但可以将不同的数据转化为数据，该数据涉及的数据（将数据转化为数据），该研究（将数据转化为数据），并将其介绍为数据，并将其介绍为数据，并将其介绍为数据。使用哮喘研究可用。我们将通过公共和专家研讨会测试我们的治理解决方案。