Confidentialité des données dans la recherche en cybersanté
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Plonge dans les défis de la publication de données sur les humanités numériques et l'importance des principes de données FAIR pour la gestion des données scientifiques.
Se penche sur les compromis de confidentialité différentielle, l'impact disparate et les attaques de confidentialité basées sur l'apprentissage automatique.
Explore les concepts de confidentialité différentielle, les mécanismes et les applications du monde réel pour la publication de données préservant la vie privée.
Explore les principes de confidentialité par conception, la minimisation des données, la minimisation de la confiance et l'étude de cas de l'application SwissCovid.
Explore les mécanismes de publication de données préservant la vie privée et introduit le concept de confidentialité différentielle pour protéger les données individuelles tout en fournissant des statistiques précises.
Explore les techniques de visualisation des données, l'impact de la conception et les applications interactives pour une communication efficace de l'information.
Se penche sur la science des données dans la santé personnalisée et mondiale, en mettant l'accent sur les technologies améliorant la confidentialité et les applications de l'IA dans les soins de santé.
