医療データの著作権保護において、DataCook以外の潜在的な手法としては、以下のようなアプローチが考えられます。
差分プライバシー: データセットに微小な変更を加えることで、個人を特定できないようにする手法。個人情報を保護しながらデータの有用性を維持することが可能です。
フェデレーテッドラーニング: データを中央に集約せず、複数のデバイスや機関で学習を行う手法。個々のデータはローカルで保持され、モデルの更新のみが共有されるため、データのプライバシーが保護されます。
ホモモーフィック暗号化: データを暗号化したまま計算を行う手法。外部からのアクセスを防ぎながら、必要な計算結果を得ることができます。
これらの手法は、DataCookと組み合わせることでより効果的なデータ保護を実現する可能性があります。