В исследовании, опубликованном в журнале npj Digital Medicine, представлен инновационный метод проведения федеративного анализа выживаемости Каплана–Мейера с использованием многостороннего гомоморфного шифрования (MHE). Основная цель работы заключается в решении проблемы конфиденциальности данных при обучении моделей на распределенных медицинских наборах данных, где прямой обмен информацией между учреждениями запрещен. Авторы разработали протокол, который позволяет вычислять кривые выживаемости без раскрытия индивидуальных данных пациентов, обеспечивая математически доказуемую защиту. Методология сочетает возможности федеративного обучения и передовых криптографических методов, что минимизирует риск утечки чувствительной информации. Ключевым результатом является демонстрация того, что предложенный подход сохраняет высокую точность статистических оценок, сопоставимую с централизованным анализом, при этом значительно повышая уровень безопасности. Данная разработка имеет критическое значение для мультицентровых клинических исследований и создания глобальных реестров выживаемости, позволяя объединять усилия исследователей без нарушения требований GDPR и других стандартов защиты данных.