医療研究においてデータ活用が推進されています。

特に複数の病院にまたがった医療データを連携することで、より精度の高い分析が可能になる一方で、個人レベルでのデータ連携はプライバシー保護の問題があります。

次世代医療基盤法など、データの利活用を促進する仕組みはあるものの、認定事業者数の少なさや病院間での関係性など、複数の医療機関をまたいだデータ連携には課題も残されています。

秘密計算を用いることで、処理過程におけるデータを秘匿化し、プライバシーを保護した状態で医療データを突合・分析することができます。

また、上記により突合したデータに対して、統計化やk匿名化を行うことで、より安全にデータをアウトプットすることができます。

AutoPrivacyは、秘密計算を含める複数のプライバシーテックを適用したデータ処理プロセスの構築を容易にします。