Sistemas de datos sanitarios dotados de machine learning ético

Centrando su objetivo en el desarrollo de una plataforma basada en machine learning ético, el sistema AISym4Med brindará a los ingenieros, profesionales e investigadores de datos de atención médica el acceso a un entorno conjunto de datos sintéticos escalable y mucho más seguro y confiable. Se espera que esta información sea de gran utilidad para la experimentación y creación de modelos de IA en el dominio de la salud.

Dicha iniciativa ha sido llevada a cabo por Ayesa Ibermática y su Instituto de Innovación i3B, trabajando conjuntamente con BioBizkaia, y tiene especial importancia de cara a perfilar el riesgo de las enfermedades, simular su transmisión y realizar experimentos controlados utilizando datos fáciles de recopilar de forma fiable. Además, respecto a su accesibilidad y reutilización, permite a la comunidad científica ajustarse a la necesidad de cumplir con las restricciones éticas y legales, especialmente a la hora de trabajar con datos médicos y personales.

Así, esta solución garantizará la privacidad y seguridad de la información combinando nuevas técnicas de anonimización, medidas de privacidad basadas en atributos y sistemas de seguimiento confiables. Además, aplicará una metodología de síntesis de datos controlada para fines de experimentación y modelado, mediante Inteligencia Artificial. Otro de los retos que se plantea es que los datos clínicos pueden estar incompletos, pueden existir problemas de calidad y no siempre siguen un formato/representación estándar. Además, el hecho de que estén dispersos en muchos hospitales, clínicas y bases de datos gubernamentales inhibe todo su potencial para fines de investigación.

Ante esto, AISym4Med también implementará medidas de control de calidad de datos, como datos imparciales y respeto a las normas éticas, búsqueda contextual y diseño centrado en el ser humano con fines de validación, para garantizar la representatividad de los datos sintéticos generados. De hecho, un módulo será responsable de explorar y desarrollar aún más las técnicas de creación de datos sintéticos, también dinámicamente bajo demanda y para casos de uso específicos. La plataforma explotará tecnologías para reproducir también datos no identificables, promoviendo la evaluación indirecta de un número más amplio de bases de datos, respetando las pautas de privacidad, seguridad y cumplimiento de GDPR.

Tal y como explica Itziar Cuenca, directora de I+D de la compañía, “el marco propuesto apoyará el desarrollo de herramientas, tecnologías y soluciones digitales innovadoras e imparciales basadas en IA y distribuidas en beneficio de investigadores, pacientes y proveedores de servicios de salud, manteniendo un alto nivel de privacidad de datos y uso ético. Además, AISym4Med ayudará en la creación de algoritmos de aprendizaje automático más robustos, considerando la configuración de computación más efectiva, y un metamotor proporcionará información sobre la calidad del modelo generalizado”.