Der Personal Health Train (PHT) ist eine Plattform, die verteilte Analysemethoden (Distributed Analytics, DA) einsetzt, um Analysen von sensiblen Patientendaten zu ermöglichen und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Das Hauptprinzip des PHT besteht darin, dass die Analyseaufgaben zum Datenanbieter gebracht werden, während die Dateninstanzen an ihrem ursprünglichen Ort verbleiben. Das Training der Datenmodelle basiert auf verteilten Daten, für deren Training wir Federated Learning (FL) Protokolle verwenden.

Der PHT geht von einer Analogie aus der realen Welt aus: Die Infrastruktur erinnert an ein Eisenbahnsystem mit Zügen, Bahnhöfen und Bahndepots. Der Zug nutzt das Netzwerk, um verschiedene Bahnhöfe anzufahren und z.B. verschiedene Güter zu transportieren. Passt man dieses Konzept an das PHT-Ökosystem an, so ergeben sich folgende Ähnlichkeiten: Der Zug kapselt eine analytische Aufgabe, die in der Analogie durch das Gut repräsentiert wird. Der Datenanbieter übernimmt die Rolle einer erreichbaren Station, auf die der Zug zugreifen kann. Außerdem führt die Station die Aufgabe aus, die die verfügbaren Daten verarbeitet, usw.