Dans cet article, nous montrons comment vous pouvez utiliser Salles blanches AWS pour permettre la collaboration de données entre les agences de santé publique. Les agences gouvernementales de santé publique doivent comprendre les tendances liées à une variété de problèmes de santé et de soins au sein des populations afin de créer des politiques et des traitements dans le but d'améliorer le bien-être des différentes communautés qu'elles servent.
Pour ce faire, ces agences doivent analyser les données provenant de nombreuses sources, telles que les organisations cliniques, les organisations communautaires non cliniques et les données administratives d'autres agences gouvernementales, afin de pouvoir identifier les tendances concernant les problèmes de santé et les traitements au sein des populations. La santé publique doit comprendre ce qui arrive aux populations au sein des communautés qu’elle dessert.
Parce qu’ils s’intéressent aux populations à risque, ils ont besoin de la flexibilité d’une liste de cas, dépourvue d’informations personnellement identifiables (PII). Grâce à ces informations, ils peuvent évaluer le risque en fonction d'une variété de facteurs démographiques et sociaux disponibles dans les sources de données sans divulguer les informations personnelles. La liste leur donne la possibilité d'appliquer également des analyses plus complexes, telles que la régression, aux données liées. Des programmes comme RÉPARATIONS, MDPHnetet une CODI explorent depuis des années l’utilisation de données cliniques dans des réseaux distribués pour comprendre le fardeau des maladies chroniques dans les communautés. Les défis auxquels sont confrontés ces programmes incluent des règles complexes de partage de données et des approches d'analyse distribuée, à travers des réseaux de fournisseurs de données. MENDS et MDPHnet, par exemple, exécutent des analyses au niveau de l'organisation sans déduplication entre les sites. Les requêtes individuelles sont transmises à chaque site où elles sont traitées et examinées par des humains, et les résultats combinés sont envoyés à l'agence de santé publique.
AWS Clean Rooms offre la possibilité de réduire la charge pesant sur les fournisseurs de données dans des programmes comme ceux-ci, tout en permettant aux agences de santé publique d'analyser les données à l'aide de leurs propres requêtes et d'atténuer les risques pour la confidentialité des données en empêchant l'accès aux données brutes sous-jacentes.
Présentation des salles blanches AWS
Salles blanches AWS a été annoncé pour la première fois lors d'AWS re:Invent 2022 et est désormais disponible pour tous. AWS Clean Rooms permet aux clients et à leurs partenaires de collaborer plus facilement et en toute sécurité sur leurs ensembles de données collectifs, sans partager ni copier les données sous-jacentes entre eux. AWS Clean Rooms fournit un large ensemble de contrôles améliorant la confidentialité qui contribuent à protéger les données sensibles, notamment des contrôles de requêtes, des restrictions de sortie de requêtes, la journalisation des requêtes et des outils informatiques cryptographiques.
Avec AWS Clean Rooms, vous pouvez collaborer et analyser des données avec d'autres parties dans la collaboration sans qu'aucune des parties n'ait à partager ou copier les données brutes. AWS Clean Rooms est un service sans état ; il ne stocke pas les données. Au lieu de cela, il lit les données là où elles se trouvent, applique des restrictions qui protègent les données sous-jacentes de chaque participant lors de l'exécution de la requête et renvoie les résultats. Des requêtes peuvent être écrites pour recouper et analyser des sources de données à l'aide d'éléments de métadonnées communs (par exemple, la géographie, des identifiants partagés ou d'autres facteurs démographiques), générant des listes au niveau des lignes du chevauchement entre les sources de données ou des chiffres agrégés par population, condition ou d'autres strates.
AWS Clean Rooms aide les agences de santé publique à analyser les données collectives pour obtenir une vue plus complète de la santé et du bien-être de leurs communautés, tout en préservant la sécurité et la confidentialité des données.
Vue d'ensemble de la solution
Avant de commencer avec AWS Clean Rooms, parlons d'abord de certains des concepts clés du service :
- Collaborations – Il s'agit d'une limite logique sécurisée dans les AWS Clean Rooms créée par le créateur de la collaboration. Lors de la création de la collaboration, le créateur peut inviter des membres supplémentaires à rejoindre la collaboration. Les participants invités peuvent voir la liste des membres de la collaboration avant d'accepter l'invitation à rejoindre la collaboration.
- Membres – Il s'agit des clients AWS qui participent à une collaboration. Tous les membres de la collaboration peuvent joindre des données ; cependant, un seul membre peut interroger et recevoir des résultats par collaboration, et ce membre est immuable.
- Règles d'analyse – AWS Clean Rooms prend en charge deux types de règles d'analyse :
- Agrégation – Les membres peuvent exécuter des requêtes qui regroupent des statistiques à l’aide des fonctions COUNT, SUM ou AVG selon des dimensions facultatives. Les requêtes d'agrégation ne révéleront pas les données au niveau des lignes.
- Liste – Les membres peuvent exécuter des requêtes qui génèrent des données au niveau des lignes sur le chevauchement entre deux tables.
- Tableaux configurés – Les membres peuvent configurer les Colle AWS tables à utiliser dans les salles blanches AWS. Ces données sont stockées dans Service de stockage simple Amazon (Amazon S3) dans des formats de données ouverts et catalogués dans le catalogue de données AWS Glue. Chaque table configurée contient une règle d'analyse qui détermine la manière dont les données peuvent être interrogées. Une fois configurée, les membres peuvent associer la table configurée à une ou plusieurs collaborations.
Démarrer avec AWS Clean Rooms est un processus en quatre étapes :
- Le créateur configure une collaboration et invite un ou plusieurs membres à la collaboration.
- Le membre invité rejoint la collaboration.
- Les membres peuvent configurer les tables AWS Glue existantes pour les utiliser dans les salles blanches AWS.
- Les membres autorisés à le faire peuvent exécuter des requêtes dans la collaboration.
Pré-requis
Pour cette procédure pas à pas, vous avez besoin des éléments suivants :
Créer une collaboration et inviter un ou plusieurs membres
Vous devez définir votre configuration de collaboration sur la console AWS Clean Rooms, via le Interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) ou avec un kit SDK AWS. Nous montrons comment configurer cela sur la console.
- Sur la console AWS Clean Rooms, choisissez Créez de la collaboration.
- Pour Nom, saisissez un nom (par exemple, Collaboration démo).
- Pour Description, ajoutez une description facultative.
- Dans le Membres section, ajoutez les membres suivants :
- Membre 1 – Saisissez un nom d'affichage de membre (votre ID de compte AWS est automatiquement renseigné).
- Membre 2 – Saisissez un nom d'affichage de membre et l'ID de compte AWS pour le membre que vous souhaitez inviter.
- Selectionnez Ajouter un autre membre pour ajouter plus de membres.
- Dans le Capacités des membres section, choisissez un membre qui interrogera et recevra les résultats.
- Dans le Journalisation des requêtes section, sélectionnez Prise en charge de la journalisation des requêtes pour cette collaboration pour enregistrer les requêtes Amazon Cloud Watch journaux.
- Selectionnez Suivant.
- Dans le Adhésion à la collaboration , sélectionnez l’option de stockage que vous préférez pour CloudWatch.
- Selectionnez Suivant.
- Sur le Examiner et créer page, choisissez Créer une collaboration et une adhésion après avoir examiné les détails pour garantir leur exactitude.
Félicitations pour la création de votre première collaboration ! Vous pouvez voir les détails de la collaboration sur le Collaborations .
Rejoignez la collaboration
Chaque membre de la collaboration peut se connecter à la console AWS Clean Rooms, consulter l'invitation et décider de rejoindre la collaboration en suivant ces étapes :
- Sur la console AWS Clean Rooms, choisissez Collaborations dans le volet de navigation.
- Sur le Disponible pour rejoindre , choisissez la collaboration à laquelle vous avez été invité.
Sur la page de détails, vous pouvez consulter les capacités des membres.
- Sélectionnez votre option de stockage de journaux préférée et choisissez Créer une adhésion.
- Sur la page de confirmation, vérifiez que les membres répertoriés correspondent à vos accords de partage de données, puis choisissez Créer une adhésion.
Après avoir créé votre adhésion, votre statut de membre devient Actif sur le tableau de bord de collaboration.
Configurer les tables AWS Glue existantes pour les utiliser dans les salles blanches AWS
AWS Clean Rooms ne nécessite pas que vous fassiez une copie des données, car il lit les données d'Amazon S3. Cela élimine le besoin de copier et de charger vos données vers des destinations en dehors de votre compte AWS respectif, ou d'utiliser des services tiers pour faciliter le partage de données.
Chaque membre de la collaboration peut créer des tables configurées, une ressource AWS Clean Rooms qui contient une référence au catalogue de données AWS Glue avec des données sous-jacentes qui définissent la manière dont ces données peuvent être utilisées. La table configurée peut être utilisée dans de nombreuses collaborations.
- Sur la console AWS Clean Rooms, choisissez Tableaux configurés dans le volet de navigation.
- Selectionnez Configurer une nouvelle table.
- Choisissez la base de données pour remplir la liste des tables AWS Glue, puis choisissez la table que vous souhaitez associer à la collaboration.
Pour chaque table sélectionnée, vous pouvez déterminer quelles colonnes sont accessibles dans la collaboration.
- Sélectionnez Toutes les colonnes ou sélectionnez Liste customisée pour choisir un sous-ensemble de colonnes à rendre disponible dans la collaboration.
- Entrez un nom pour la table configurée.
- Selectionnez Configurer une nouvelle table.
En plus des contrôles d'accès au niveau des colonnes, AWS Clean Rooms fournit des contrôles de requêtes précis appelés règles d'analyse. Grâce à des règles d'analyse intégrées et flexibles, vous pouvez adapter les requêtes aux besoins spécifiques de votre entreprise. Comme indiqué précédemment, AWS Clean Rooms fournit deux types de règles d'analyse :
- Règles d'analyse d'agrégation – Ceux-ci permettent des requêtes qui agrègent les données sans révéler d’informations au niveau des lignes. Les fonctions disponibles incluent COUNT, SUM et AVG, ainsi que des dimensions facultatives.
- Règles d'analyse de liste – Ceux-ci permettent des requêtes qui génèrent des analyses d'attributs au niveau des lignes du chevauchement entre les tables de l'espace de collaboration.
Les deux types de règles permettent aux propriétaires de données d'imposer une jointure entre leurs ensembles de données et les ensembles de données du collaborateur exécutant la requête. Cela limite les résultats à leur seule intersection des ensembles de données des collaborateurs.
- Sur la table configurée, choisissez Configurer la règle d'analyse pour configurer les règles d'analyse.
- Pour cet article, nous sélectionnons Liste parce que nous souhaitons interroger le statut vaccinal des patients en nous joignant aux données de vaccination d'autres contributeurs.
- Sélectionnez la méthode de création et sélectionnez Suivant.
- Pour définir les critères des jointures de tables, dans le Rejoindre les contrôles , choisissez les noms de colonnes appropriés pour la jointure.
- Pour spécifier quelles colonnes seront sorties, identifiez celles dans le Liste des contrôles .
- Selectionnez Suivant.
- Selectionnez Configurer la règle d'analyse sur le Vérifier et configurer .
Vous verrez le message Règle d'analyse de liste configurée avec succès sur la page des tables configurées.
- Selectionnez Associer à la collaboration pour lier ce tableau à la collaboration que vous avez créée.
- Passez en revue les détails sur le Table associée page et choisissez Table associée.
La page de collaboration affichera une liste des tables que vous avez associées à la collaboration.
Chaque membre de la collaboration doit répéter les étapes susmentionnées pour associer ses tables AWS Glue Data Catalog à la collaboration. Pour ce post, les autres membres de la collaboration suivent ces mêmes étapes pour associer leurs données à la collaboration. Ensuite, la collaboration listera toutes les tables associées par les autres membres.
Après avoir défini les règles d'analyse sur les tables configurées et les avoir associées à la collaboration, les membres pouvant interroger et recevoir des résultats peuvent commencer à écrire des requêtes selon les restrictions définies par chaque membre participant de la collaboration. La section suivante comprend des exemples de requêtes de collaboration.
Exécuter des requêtes dans la collaboration
La capture d'écran suivante est un exemple de requête qui échouera car * n'est pas pris en charge. Les noms de colonnes doivent être spécifiés dans la requête.
La capture d'écran suivante est un exemple de requête qui échouera car vous ne pouvez pas lier les colonnes restreintes par les membres dans vos jointures.
La capture d'écran suivante est un exemple de requête qui réussira car elle utilise des colonnes autorisées (colonnes qui font partie de la règle d'analyse de liste) dans la clause de sélection et la condition de jointure.
Les exemples d'ensembles de données (Patient et Immunisation) utilisés dans cet article incluent un identifiant unique (ID patient). Cependant, dans un scénario réel, cela pourrait ne pas être le cas. Dans ces situations, vous pouvez envisager d’utiliser le couplage d’enregistrements préservant la confidentialité (PPRL) pour créer un jeton anonymisé unique. Par exemple, le programme CODI du CDC effectue la déduplication entre les propriétaires de données en masquant les informations personnelles derrière le pare-feu de chaque organisation de manière standardisée. Ces informations obscurcies sont jointes pour créer un jeton anonymisé unique pour chaque individu qui est analysé à travers les sources de données. Si les agences de santé publique souhaitent effectuer des analyses basées sur des données longitudinales liées individuellement, elles peuvent appliquer PPRL à chaque source de données et utiliser cet élément de métadonnées pour relier les sources de données dans AWS Clean Rooms avant d'effectuer leurs analyses.
Nettoyer
Dans le cadre de cette procédure pas à pas, vous avez mis en place une collaboration AWS Clean Rooms, invité d'autres membres à rejoindre la collaboration et configuré des tables. Pour supprimer ces ressources, reportez-vous à Quitter la collaboration et les Dissocier les tables configurées.
Conclusion
Dans cet article, nous vous avons montré comment créer une collaboration, inviter d'autres membres à la collaboration, configurer les tables AWS Glue Catalog existantes, appliquer des règles d'analyse et exécuter des exemples de requêtes sur la console AWS Clean Rooms. Dans la deuxième partie de cette série, nous montrons comment automatiser les exécutions de requêtes à l'aide de AWS Lambda, interrogez les résultats en utilisant Amazone Athéna, et publiez des tableaux de bord à l'aide de Amazon QuickSight.
À propos des auteurs
Venkata Kampana est architecte de solutions senior au sein de l'équipe AWS Health and Human Services et est basé à Sacramento, en Californie. Dans ce rôle, il aide les clients du secteur public à atteindre leurs objectifs de mission avec des solutions bien architecturées sur AWS.
Dr Dawn Heisey-Grove est le responsable de l'analyse de la santé publique pour l'équipe des gouvernements d'État et locaux d'Amazon Web Services. Dans ce rôle, elle est chargée d'aider les agences de santé publique nationales et locales à réfléchir de manière créative à la manière de relever leurs défis d'analyse et leurs objectifs à long terme. Elle a passé sa carrière à trouver de nouvelles façons d'utiliser les données existantes ou nouvelles pour soutenir la surveillance et la recherche en santé publique.
Jim Daniel est responsable de la santé publique chez Amazon Web Services. Auparavant, il a occupé des postes au sein du ministère américain de la Santé et des Services sociaux pendant près d'une décennie, notamment celui de directeur de l'innovation en santé publique et de coordonnateur de la santé publique. Avant son service gouvernemental, Jim a occupé le poste de directeur de l'information au ministère de la Santé publique du Massachusetts.
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- Financement EVM. Interface unifiée pour la finance décentralisée. Accéder ici.
- Groupe de médias quantiques. IR/PR amplifié. Accéder ici.
- PlatoAiStream. Intelligence des données Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- La source: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/part-1-enable-data-collaboration-among-public-health-agencies-with-aws-clean-rooms/
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