In diesem Beitrag zeigen wir, wie Sie es nutzen können AWS-Reinräume um die Datenzusammenarbeit zwischen öffentlichen Gesundheitsbehörden zu ermöglichen. Regierungsbehörden im Bereich des öffentlichen Gesundheitswesens müssen Trends im Zusammenhang mit einer Vielzahl von Gesundheitszuständen und der Versorgung verschiedener Bevölkerungsgruppen verstehen, um Richtlinien und Behandlungen mit dem Ziel zu entwickeln, das Wohlbefinden der verschiedenen Gemeinschaften, denen sie dienen, zu verbessern.
Zu diesem Zweck müssen diese Behörden Daten aus vielen Quellen analysieren, beispielsweise von klinischen Organisationen, nichtklinischen Gemeinschaftsorganisationen und Verwaltungsdaten anderer Regierungsbehörden, damit sie Trends in Bezug auf Gesundheitszustände und Behandlungen in der gesamten Bevölkerung erkennen können. Die öffentliche Gesundheit muss verstehen, was mit der Bevölkerung in den Gemeinden passiert, denen sie dient.
Da es sich um gefährdete Bevölkerungsgruppen handelt, benötigen sie die Flexibilität einer Fallliste ohne personenbezogene Daten (PII). Mit diesen Informationen können sie das Risiko anhand einer Vielzahl demografischer und sozialer Faktoren bewerten, die in den Datenquellen verfügbar sind, ohne personenbezogene Daten preiszugeben. Die Liste gibt ihnen die Flexibilität, auch komplexere Analysen, wie z. B. Regression, auf die verknüpften Daten anzuwenden. Programme wie MENDS, MDPHnet und CODI beschäftigen sich seit Jahren mit der Nutzung klinischer Daten in verteilten Netzwerken, um die Belastung chronischer Krankheiten in Gemeinden zu verstehen. Zu den Herausforderungen, mit denen diese Programme konfrontiert sind, gehören komplexe Regeln für den Datenaustausch und verteilte Analyseansätze über Netzwerke von Datenanbietern hinweg. MENDS und MDPHnet führen beispielsweise Analysen auf Organisationsebene durch, ohne dass eine Deduplizierung zwischen den Standorten erforderlich ist. Einzelne Anfragen werden an jeden Standort weitergeleitet, wo sie von Menschen verarbeitet und überprüft werden, und die kombinierte Ausgabe wird an die Gesundheitsbehörde gesendet.
AWS Clean Rooms bietet die Möglichkeit, die Belastung für Datenanbieter in Programmen wie diesen zu verringern und gleichzeitig öffentlichen Gesundheitsbehörden die Möglichkeit zu geben, Daten mithilfe ihrer eigenen Abfragen zu analysieren und Risiken für den Datenschutz zu mindern, indem der Zugriff auf die zugrunde liegenden Rohdaten verhindert wird.
Übersicht über AWS Clean Rooms
AWS-Reinräume wurde erstmals auf der AWS re:Invent 2022 angekündigt und ist jetzt allgemein verfügbar. AWS Clean Rooms ermöglicht Kunden und ihren Partnern eine einfachere und sicherere Zusammenarbeit an ihren kollektiven Datensätzen – ohne die zugrunde liegenden Daten miteinander zu teilen oder zu kopieren. AWS Clean Rooms bietet eine breite Palette datenschutzverbessernder Kontrollen, die zum Schutz vertraulicher Daten beitragen, einschließlich Abfragekontrollen, Abfrageausgabebeschränkungen, Abfrageprotokollierung und kryptografische Computertools.
Mit AWS Clean Rooms können Sie mit anderen Parteien in der Zusammenarbeit zusammenarbeiten und Daten analysieren, ohne dass eine Partei die Rohdaten teilen oder kopieren muss. AWS Clean Rooms ist ein zustandsloser Dienst. Die Daten werden nicht gespeichert. Stattdessen liest es die Daten dort, wo sie gespeichert sind, wendet Einschränkungen an, die die zugrunde liegenden Daten jedes Teilnehmers zur Laufzeit der Abfrage schützen, und gibt die Ergebnisse zurück. Abfragen können geschrieben werden, um Datenquellen zu überschneiden und zu analysieren, indem sie gemeinsame Metadatenelemente (z. B. Geografie, gemeinsame Bezeichner oder andere demografische Faktoren) verwenden und Listen der Überlappung zwischen den Datenquellen oder aggregierte Zählungen nach Bevölkerung, Bedingung usw. auf Zeilenebene erstellen andere Schichten.
AWS Clean Rooms unterstützt öffentliche Gesundheitsbehörden bei der Analyse kollektiver Daten, um einen umfassenderen Überblick über die Gesundheit und das Wohlbefinden ihrer Gemeinden zu erhalten und gleichzeitig die Sicherheit und den Datenschutz der Daten zu wahren.
Lösungsüberblick
Bevor wir mit AWS Clean Rooms beginnen, sprechen wir zunächst über einige der Schlüsselkonzepte des Dienstes:
- Kollaborationen – Dies ist eine sichere logische Grenze in AWS Clean Rooms, die vom Ersteller der Zusammenarbeit erstellt wurde. Beim Erstellen der Kollaboration kann der Ersteller weitere Mitglieder einladen, der Kollaboration beizutreten. Eingeladene Teilnehmer können die Liste der Kollaborationsmitglieder sehen, bevor sie die Einladung zur Teilnahme an der Kollaboration annehmen.
- Mitglieder – Gemeint sind AWS-Kunden, die Teilnehmer einer Zusammenarbeit sind. Alle Kollaborationsmitglieder können Daten beitreten; Allerdings kann nur ein Mitglied pro Zusammenarbeit Ergebnisse abfragen und empfangen, und dieses Mitglied ist unveränderlich.
- Analyseregeln – AWS Clean Rooms unterstützt zwei Arten von Analyseregeln:
- Anhäufung – Mitglieder können Abfragen ausführen, die Statistiken mithilfe der Funktionen COUNT, SUM oder AVG entlang optionaler Dimensionen aggregieren. Bei Aggregationsabfragen werden keine Daten auf Zeilenebene angezeigt.
- Liste – Mitglieder können Abfragen ausführen, die Daten zur Überlappung zwischen zwei Tabellen auf Zeilenebene ausgeben.
- Konfigurierte Tabellen – Mitglieder können bestehende konfigurieren AWS-Kleber Tabellen zur Verwendung in AWS Clean Rooms. Diese Daten werden in gespeichert Amazon Simple Storage-Service (Amazon S3) in offenen Datenformaten und katalogisiert im AWS Glue Data Catalog. Jede konfigurierte Tabelle enthält eine Analyseregel, die bestimmt, wie die Daten abgefragt werden können. Nach der Konfiguration können Mitglieder die konfigurierte Tabelle einer oder mehreren Kollaborationen zuordnen.
Der Einstieg in AWS Clean Rooms ist ein vierstufiger Prozess:
- Der Ersteller konfiguriert eine Zusammenarbeit und lädt ein oder mehrere Mitglieder zur Zusammenarbeit ein.
- Das eingeladene Mitglied tritt der Zusammenarbeit bei.
- Mitglieder können die vorhandenen AWS Glue-Tabellen für die Verwendung in AWS Clean Rooms konfigurieren.
- Mitglieder mit der entsprechenden Berechtigung können Abfragen in der Kollaboration ausführen.
Voraussetzungen:
Für diese exemplarische Vorgehensweise benötigen Sie Folgendes:
Erstellen Sie eine Zusammenarbeit und laden Sie ein oder mehrere Mitglieder ein
Sie müssen Ihre Kollaborationskonfiguration auf der AWS Clean Rooms-Konsole über definieren AWS-Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) oder mit einem AWS SDK. Wir zeigen, wie Sie dies auf der Konsole konfigurieren.
- Wählen Sie in der AWS Clean Rooms-Konsole aus Schaffen Sie Zusammenarbeit.
- Aussichten für Name und VornameGeben Sie einen Namen ein (z. B. Demo-Zusammenarbeit).
- Aussichten für Beschreibung, fügen Sie eine optionale Beschreibung hinzu.
- Im Mitglieder Fügen Sie im Abschnitt die folgenden Mitglieder hinzu:
- Mitglied 1 – Geben Sie einen Anzeigenamen für ein Mitglied ein (Ihre AWS-Konto-ID wird automatisch ausgefüllt).
- Mitglied 2 – Geben Sie einen Mitgliedsanzeigenamen und die AWS-Konto-ID für das Mitglied ein, das Sie einladen möchten.
- Auswählen Fügen Sie ein weiteres Mitglied hinzu um weitere Mitglieder hinzuzufügen.
- Im Fähigkeiten der Mitglieder Wählen Sie im Abschnitt „Ein“ ein Mitglied aus, das Abfragen durchführen und Ergebnisse erhalten soll.
- Im Abfrageprotokollierung Abschnitt auswählen Unterstützen Sie die Abfrageprotokollierung für diese Zusammenarbeit um die Abfragen einzuloggen Amazon CloudWatch Protokolle.
- Auswählen
Weiter.
- Im Kooperationsmitgliedschaft Wählen Sie im Abschnitt die Speicheroption aus, die Sie für CloudWatch bevorzugen.
- Auswählen
Weiter.
- Auf dem Überprüfen und erstellen Seite wählen Schaffen Sie Zusammenarbeit und Mitgliedschaft nach Überprüfung der Details, um die Richtigkeit sicherzustellen.
Herzlichen Glückwunsch zur Erstellung Ihrer ersten Zusammenarbeit! Einzelheiten zur Zusammenarbeit finden Sie auf der Seite Kollaborationen
Treten Sie der Zusammenarbeit bei
Jedes Kollaborationsmitglied kann sich bei der AWS Clean Rooms-Konsole anmelden, die Einladung überprüfen und entscheiden, der Kollaboration beizutreten, indem es die folgenden Schritte ausführt:
- Wählen Sie in der AWS Clean Rooms-Konsole aus Kollaborationen im Navigationsbereich.
- Auf dem Zur Teilnahme verfügbar Wählen Sie auf der Registerkarte die Zusammenarbeit aus, zu der Sie eingeladen wurden.
Auf der Detailseite können Sie die Fähigkeiten der Mitglieder überprüfen.
- Wählen Sie Ihre bevorzugte Protokollspeicheroption aus und wählen Sie Mitgliedschaft erstellen.
- Überprüfen Sie auf der Bestätigungsseite, ob die aufgeführten Mitglieder Ihren Datenfreigabevereinbarungen entsprechen, und wählen Sie dann aus Mitgliedschaft erstellen.
Nachdem Sie Ihre Mitgliedschaft erstellt haben, wird Ihr Mitgliedsstatus in geändert Aktives auf dem Kollaborations-Dashboard.
Konfigurieren Sie vorhandene AWS Glue-Tabellen für die Verwendung in AWS Clean Rooms
Bei AWS Clean Rooms müssen Sie keine Kopie der Daten erstellen, da die Daten aus Amazon S3 gelesen werden. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Ihre Daten zu kopieren und an Ziele außerhalb Ihres jeweiligen AWS-Kontos zu laden oder Dienste von Drittanbietern zu nutzen, um die Datenfreigabe zu erleichtern.
Jedes Kollaborationsmitglied kann konfigurierte Tabellen erstellen, eine AWS Clean Rooms-Ressource, die Verweise auf den AWS Glue-Datenkatalog mit zugrunde liegenden Daten enthält, die definieren, wie diese Daten verwendet werden können. Die konfigurierte Tabelle kann über viele Kollaborationen hinweg verwendet werden.
- Wählen Sie in der AWS Clean Rooms-Konsole aus Konfigurierte Tabellen im Navigationsbereich.
- Auswählen Neue Tabelle konfigurieren.
- Wählen Sie die Datenbank aus, um die Liste der AWS Glue-Tabellen zu füllen, und wählen Sie die Tabelle aus, die Sie mit der Zusammenarbeit verknüpfen möchten.
Für jede ausgewählte Tabelle können Sie festlegen, auf welche Spalten in der Kollaboration zugegriffen werden kann.
- Auswählen Alle Spalten oder wählen Sie Benutzerdefinierte Liste um eine Teilmenge der Spalten auszuwählen, die in der Zusammenarbeit verfügbar sein sollen.
- Geben Sie einen Namen für die konfigurierte Tabelle ein.
- Auswählen Neue Tabelle konfigurieren.
Zusätzlich zu den Zugriffskontrollen auf Spaltenebene bietet AWS Clean Rooms fein abgestimmte Abfragekontrollen, sogenannte Analyseregeln. Mit integrierten und flexiblen Analyseregeln können Sie Abfragen an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen. Wie bereits erwähnt, bietet AWS Clean Rooms zwei Arten von Analyseregeln:
- Regeln für die Aggregationsanalyse – Diese ermöglichen Abfragen, die Daten aggregieren, ohne Informationen auf Zeilenebene preiszugeben. Zu den verfügbaren Funktionen gehören COUNT, SUM und AVG sowie optionale Dimensionen.
- Analyseregeln auflisten – Diese ermöglichen Abfragen, die Attributanalysen auf Zeilenebene der Überlappung zwischen den Tabellen im Kollaborationsraum ausgeben.
Bei beiden Regeltypen können Dateneigentümer eine Verknüpfung zwischen ihren Datensätzen und den Datensätzen des Mitarbeiters, der die Abfrage ausführt, anordnen. Dadurch werden die Ergebnisse auf die Schnittmenge der Datensätze der Mitarbeiter beschränkt.
- Wählen Sie in der konfigurierten Tabelle Analyseregel konfigurieren um die Analyseregeln zu konfigurieren.
- Für diesen Beitrag wählen wir Liste weil wir den Impfstatus von Patienten abfragen möchten, indem wir die Impfdaten anderer Mitwirkender zusammenführen.
- Wählen Sie die Erstellungsmethode aus und wählen Sie aus Weiter.
- Um die Kriterien für die Tabellenverknüpfungen zu definieren, klicken Sie im Join-Steuerelemente Wählen Sie im Abschnitt „Verknüpfung“ die für den Join geeigneten Spaltennamen aus.
- Um anzugeben, welche Spalten ausgegeben werden, identifizieren Sie diese im Steuerelemente auflisten .
- Auswählen
Weiter.
- Auswählen
Analyseregel konfigurieren auf die Überprüfen und konfigurieren
Sie werden die Nachricht sehen Listenanalyseregel erfolgreich konfiguriert auf der Seite mit den konfigurierten Tabellen.
- Auswählen
Mit der Zusammenarbeit verknüpfen um diese Tabelle mit der von Ihnen erstellten Zusammenarbeit zu verknüpfen.
- Überprüfen Sie die Details auf der Tabelle zuordnen Seite und wählen Tabelle zuordnen.
Auf der Seite „Zusammenarbeit“ wird eine Liste der Tabellen angezeigt, die Sie mit der Zusammenarbeit verknüpft haben.
Jedes Mitglied der Kollaboration muss die oben genannten Schritte wiederholen, um seine AWS Glue Data Catalog-Tabellen der Kollaboration zuzuordnen. Für diesen Beitrag befolgen die anderen Mitglieder der Kollaboration dieselben Schritte, um ihre Daten der Kollaboration zuzuordnen. Anschließend listet die Kollaboration alle von anderen Mitgliedern verknüpften Tabellen auf.
Nachdem die Analyseregeln für die konfigurierten Tabellen definiert und der Kollaboration zugeordnet wurden, können die Mitglieder, die Abfragen und Ergebnisse empfangen können, mit dem Schreiben von Abfragen gemäß den von jedem teilnehmenden Kollaborationsmitglied definierten Einschränkungen beginnen. Der folgende Abschnitt enthält Beispiele für Kollaborationsabfragen.
Führen Sie Abfragen in der Zusammenarbeit aus
Der folgende Screenshot ist ein Beispiel für eine Abfrage, die nicht erfolgreich ist, da * nicht unterstützt wird. In der Abfrage müssen Spaltennamen angegeben werden.
Der folgende Screenshot ist ein Beispiel für eine Abfrage, die nicht erfolgreich sein wird, weil Sie in Ihren Joins keine Spalten verknüpfen können, die von Mitgliedern eingeschränkt wurden.
Der folgende Screenshot ist ein Beispiel für eine Abfrage, die erfolgreich ist, weil sie zulässige Spalten (Spalten, die Teil der Listenanalyseregel sind) in der SELECT-Klausel und der Join-Bedingung verwendet.
Die in diesem Beitrag verwendeten Beispieldatensätze (Patient und Immunisierung) enthalten eine eindeutige Kennung (Patienten-ID). In einem realen Szenario ist dies jedoch möglicherweise nicht der Fall. In solchen Situationen können Sie die Verwendung von Privacy-Preserving Record Linkage (PPRL) in Betracht ziehen, um ein eindeutiges, nicht identifiziertes Token zu erstellen. Beispielsweise führt das CODI-Programm der CDC eine Deduplizierung zwischen den Dateneigentümern durch, indem personenbezogene Daten auf standardisierte Weise hinter der Firewall jeder Organisation verschleiert werden. Diese verschleierten Informationen werden zusammengeführt, um für jede Person ein eindeutiges, nicht identifiziertes Token zu erstellen, das über Datenquellen hinweg analysiert wird. Wenn öffentliche Gesundheitsbehörden Analysen auf der Grundlage individuell verknüpfter Längsschnittdaten durchführen möchten, könnten sie PPRL auf jede Datenquelle anwenden und dieses Metadatenelement verwenden, um die Datenquellen in AWS Clean Rooms zu verknüpfen, bevor sie ihre Analysen durchführen.
Aufräumen
Im Rahmen dieser exemplarischen Vorgehensweise haben Sie eine AWS Clean Rooms-Kollaboration bereitgestellt, andere Mitglieder zur Teilnahme an der Kollaboration eingeladen und Tabellen konfiguriert. Informationen zum Löschen dieser Ressourcen finden Sie unter Verlassen der Zusammenarbeit und Konfigurierte Tabellen trennen.
Zusammenfassung
In diesem Beitrag haben wir Ihnen gezeigt, wie Sie eine Zusammenarbeit erstellen, andere Mitglieder zur Zusammenarbeit einladen, vorhandene AWS Glue Catalog-Tabellen konfigurieren, Analyseregeln anwenden und Beispielabfragen auf der AWS Clean Rooms-Konsole ausführen. In Teil 2 dieser Serie zeigen wir, wie man Abfrageläufe mit automatisiert AWS Lambda, fragen Sie die Ergebnisse mit ab Amazonas Athenaund veröffentlichen Sie Dashboards mit Amazon QuickSight.
Über die Autoren
Venkata Kampana ist Senior Solutions Architect im AWS Health and Human Services Team und lebt in Sacramento, CA. In dieser Funktion hilft er Kunden des öffentlichen Sektors, ihre Missionsziele mit gut durchdachten Lösungen auf AWS zu erreichen.
Dr. Dawn Heisey-Grove ist der Public-Health-Analytics-Leiter für das staatliche und lokale Regierungsteam von Amazon Web Services. In dieser Funktion ist sie dafür verantwortlich, staatliche und lokale Gesundheitsbehörden dabei zu unterstützen, kreativ darüber nachzudenken, wie sie ihre analytischen Herausforderungen und langfristigen Ziele erreichen können. Sie hat ihre Karriere damit verbracht, neue Wege zu finden, um vorhandene oder neue Daten zu nutzen, um die Überwachung und Forschung im Bereich der öffentlichen Gesundheit zu unterstützen.
Jim Daniel ist der Leiter für öffentliche Gesundheit bei Amazon Web Services. Zuvor hatte er fast ein Jahrzehnt lang Positionen beim US-Gesundheitsministerium inne, darunter als Direktor für öffentliche Gesundheitsinnovation und als Koordinator für öffentliche Gesundheit. Vor seinem Regierungsdienst war Jim als Chief Information Officer für das Massachusetts Department of Public Health tätig.
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