実世界においては組織または個人がデータを共有することなくデータコラボレーションを行う必要がある場合が数多くあります。
2、3例を挙げると、セキュリティシステム、マーケティング、保険、交通整理、個人向け人工知などがあります。
この研究プロジェクトの目的のために、医療セクターにおいてこの技術の応用を目標とします。
病院では患者に関する膨大な量のデータが生み出されています。
しかし、そのデータの感受性からそれらの多くは病院の外へ出ることはなく、有益にはなりえません。
人工知能が支援するデータコラボレーション技術により病院や医療従事者は、個人の身元や特徴を公開するリスクなく容易に出力可能な患者の医療データの中間表現を共有することができるようになります。
にもかかわらず、そのような表現はオリジナルデータの変化量を保存し、大規模なデータ解析に用いることができます。
例えば、研究機関はゲノムワイド関連解析を行うことや治療結果の診断・予測のための機械学習モデルの開発のためにこのデータを使用することができるようになるでしょう。
そのような技術は製薬会社においても新薬の開発や試験のために使用されるでしょう。