HACKMED | Intel quer impedir que dados pessoais vazem de hospitais e clínicas

Por Fidel Forato | 10 de Fevereiro de 2020 às 17h30
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Um dos grandes dilemas para a área de saúde é como manter os dados de pacientes em segurança, anônimos, e ao mesmo tempo desenvolver pesquisas científicas, na ordem dos milhões, a partir de exames coletados em diferentes bancos. Recentemente, o próprio Google foi acusado de usar informações de um dos maiores centros de saúde norte-americanos, sem a autorização dos pacientes. Legal ou não, a causa de desenvolver novos programas e melhorar as ferramentas disponíveis para médicos costuma ser nobre. Agora, como preservar a privacidade dos usuários?

Durante a primeira Hackmed Conference, evento que discute a importância das novas tecnologias e da inovação no setor da saúde, o tema foi trazido para discussão, em fórum sobre Inteligência Artificial (IA). A Diretora Geral da Intel Brasil, Gisselle Ruiz Lanza, comenta que "um dos grandes propósitos da Intel é resolver os problemas da humanidade, através da tecnologia", inclusive a forma de manter os dados de usuários anônimos.

Diretora da Intel Brasil fala sobre aplicações da Inteligência Artificial na anonimização de dados de pacientes (Foto: Ivan Cruz/ Hackmed)

De acordo com Lanza, "até 2021, cerca de 20% das empresas na área de saúde terão de 15 a 20% de ganho de produtividade, por meio do uso de IA. Os avanços na saúde passam por telemedicina e medicina preventiva usando deep learning, levando mais informações para o médico do que nunca visto", como a possibilidade de analisar milhões de casos, em poucos segundos, procurando boas referências.

Inclusive, um exemplo de como a companhia está colaborando para a questão de saúde no país, é com a anonimização dos exames de imagem. Para a diretora da Intel, "o objetivo é basicamente proteger os dados de uma pessoa em tratamento ou já tratada, de forma que os médicos possam usar todo esse repertório de saúde de imagens, sem o risco de vazamentos de dados pessoais do paciente."

Vale lembrar que são consideradas dados pessoais todas as informações que tornam possível a identificação do paciente, como nome, idade e data de nascimento, por exemplo. Esses dados são inseridos nos exames de imagens e de sinais biomédicos, e protegê-los é essencial para garantir a segurança do paciente.

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O problema

Já são comuns comentários do tipo que os dados de usuários seriam o novo petróleo, afinal é através deles que novos e bilionários impérios são construídos, como o do Facebook, que aparentemente "nada tem a ver" com o setor da saúde, mas que coleta esses dados, também. E, pensando exclusivamente em dados médicos, como resultados de exames e diagnósticos clínicos, empresas com posse dessas informações poderiam vender anúncios direcionados ou ainda cobrar mais caro por planos de saúde. Isso no caso de saberem sobre alguma predisposição genética de seus pacientes.

Em um eventual ataque hacker, pessoas poderiam ser chantageadas por conta de determinada doença, como um executivo que, hipoteticamente, comece a apresentar os primeiros sinais de uma demência. A importância da segurança dos dados é fundamental e esse risco independe de quem esteja de posse desses dados, seja uma grande companhia da tecnologia ou um laboratório de pesquisas de uma universidade. Por isso mesmo, é tão importante a anonimização desses detalhes — o que permitiria um uso muito mais irrestrito deles, principalmente, para a academia e a pesquisa.

Como funciona?

Uma vez que essas informações não deveriam ser compartilhadas com terceiros, sem o prévio consentimento do paciente, é bastante importante lançar mão de processos que garantam a anonimização, de forma automatizada, desse tipo de conteúdo. Igual ao sistema desenvolvido pela Intel em parceria com o InCor, em São Paulo.

A Intel em parceria com o InCor desenvolveram IA para anonimização de dados de pacientes (Foto: Divulgação/ Intel)

A princípio, o sistema é voltado apenas para exames de imagem, como ressonâncias magnéticas e tomografias. Nesses casos, ao garantir que os pacientes sejam anônimos, a nova tecnologia abre caminho para o processamento de grandes volumes de dados de exames em pesquisas científicas de novos diagnósticos e tratamentos, por exemplo.

Até hoje, uma das dificuldades para a automatização do procedimento é a falta de padrão do local onde são armazenados esses dados e também o formato de exibição de cada imagem. Isso porque esses detalhes variam, de maneira geral, conforme o fabricante do equipamento de diagnóstico e o tipo de exame realizado.

A solução da Intel, concebida pelo Laboratório de Informática Biomédica do InCor e liderada pelo engenheiro Marco Antonio Gutierrez, conseguiu vencer essa barreira. Com IA, a equipe utilizou métodos de deep learning que resultaram na anonimização desses dados pessoais nos exames de imagens médicas e de sinais biomédicos.

Nos ensaios realizados até o momento, o hospital conseguiu obter resultados significativos com a anonimização dos dados sensíveis dos pacientes. O sistema chegou a uma precisão de até 91%, nos exames de imagens médicas e de sinais como eletrocardiograma.

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