El proyecto Blockchain de la firma Google AI para hospitales se enfrenta a las preocupaciones sobre los datos del paciente

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DeepMind Health, una filial de inteligencia artificial (AI) de Google, ha lanzado un proyecto tipo bloque, diseñado para permitir a los técnicos del hospital predecir, diagnosticar y prevenir enfermedades.

DeepMind Health ha estado trabajando con Royal Free Hospital en Londres para desarrollar software de monitoreo de riñón y ha enfrentado críticas de las organizaciones de pacientes sobre los acuerdos de intercambio de datos que podrían dar a DeepMind demasiado poder sobre el National Health Service (NHS), según The Guardian.

Mustafa Suleyman, cofundador y director de IA aplicada en DeepMind, y Ben Laurie, responsable de seguridad y transparencia, describieron el proyecto “Verifiable Data Audit” en un reciente blog de DeepMind.

Auditoría de datos verificable

Una herramienta digital bien construida registrará cómo usa datos y puede justificar esos registros si es desafiada, el blog notó. Cuanto más seguro sea el proceso de auditoría, más fácil será confiar en cómo se utilizan los datos.

La auditoría de datos verificable está diseñada para proporcionar a los hospitales socios un mecanismo probado en tiempo real para comprobar el procesamiento de datos.

La función de la auditoría es proporcionar servicios de datos seguros bajo las instrucciones del hospital, con el hospital manteniendo el control total.

El ledger tendrá propiedades blockchain. Se agregará sólo, por lo que una vez que un registro de uso de datos se añade, no se puede borrar. El libro mayor también permitirá a terceros verificar que nadie ha manipulado ninguna entrada.

Cómo se diferencia de Blockchain

Pero el libro de contabilidad se diferenciará de blockchain en algunas maneras importantes, el blog señaló. Blockchain está descentralizado, por lo que la verificación de un ledger se decide por consenso entre un conjunto de participantes. Para evitar abusos, blockchains requiere que los participantes lleven a cabo cálculos complejos, los cuales incurren en costos.

Esto no es necesario para el servicio de salud, que ya tiene instituciones de confianza como hospitales o organismos nacionales que pueden verificar la integridad de los libros de contabilidad.

El libro mayor también puede hacerse más eficiente reemplazando la parte de cadena de la cadena de bloques y utilizando una estructura similar a un árbol. Cada vez que se agrega una entrada al ledger, se crea un “hash criptográfico”. El proceso hash resume la última entrada, así como todos los valores anteriores en el libro mayor. Por lo tanto, es efectivamente imposible para alguien alterar una de las entradas, ya que cambiaría el valor hash de esa entrada y la de todo el árbol.
Los datos verificables Audi construirá una interfaz dedicada para autorizar al personal de los hospitales a examinar la pista de auditoría de datos en tiempo real. Permitirá la verificación continua de que los sistemas funcionan correctamente y permite a los socios consultar el libro mayor. Los partners serán invitados a ejecutar consultas automatizadas. Con el tiempo, a los socios se les podría ofrecer la opción de permitir que otros revisen el procesamiento de datos, como pacientes individuales o grupos de pacientes.

DeepMind busca la confianza pública

Suleyman dijo a The Guardian que DeepMind ha emprendido una serie de proyectos para crear confianza, incluyendo su membresía fundadora de Partnership on AI y crear una junta de revisores independientes para DeepMind Health.

Nicola Perrin, quien supervisa el grupo de trabajo “Understanding Patient Data” del Wellcome Trust, apoyó el concepto de Verifiable Data Audit.

DeepMind está tratando de usar la tecnología para ayudar a entregar un rastro de auditoría para rastrear lo que sucede a los datos personales, y en particular para comprobar cómo se utilizan los datos una vez que sale de un hospital o NHS, de una manera que debe ser más seguro de lo que se ha hecho anteriormente , Dijo Perrin.

El enfoque podría abordar el desafío de DeepMind de ganar al público, dijo Perrin. Una crítica sobre la colaboración de DeepMind con Royal Free fue el desafío de distinguir entre usos de datos para el cuidado y para la investigación. El enfoque sugerido podría abordar ese desafío, e indica que están tratando de responder a las preocupaciones.

Las soluciones tecnológicas no serán la única respuesta, dijo Perrin, pero ayudarán a proporcionar sistemas confiables que brinden más confianza a la gente sobre cómo se usan los datos.

FUENTE : cryptocoinsnews.com

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