EVOLUCIONES EN LA PRÁCTICA CLÍNICA

Una máscara digital permite almacenar imágenes faciales en registros médicos con total seguridad

Las imágenes faciales son los datos médicos de un paciente que son más complicados de que sean anónimos. Unos investigadores han creado una máscara digital capaz de reconstruir la cara del paciente reduciendo la información de identificación

Profesional sanitaria durante una consulta de telemedicina a un paciente (Foto: Freepik)
Profesional sanitaria durante una consulta de telemedicina a un paciente (Foto: Freepik)

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Paola de Francisco Paola De Francisco

05.11.2022 - 00:10

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“En los últimos años la fotografía digital se ha afianzado definitivamente en la consulta dermatológica”. Así comenzaba un estudio de 2010 publicado en la revista 'Actas Dermo-Sifiliografía' de la Academia Española de Dermatología y Venerología (AEDV). En ese momento la mayor preocupación era asegurar la recuperación de las imágenes en cualquier momento y en presencia del paciente. Ahora, más de una década después se ha solucionado esa preocupación y se ha añadido otra: la seguridad.

Los registros médicos están llenos de información personal sobre patologías, dolencias, síndromes, enfermedades, traumatismos sufridos en algún momento… Son datos recogidos dentro de una historia clínica que sin embargo no tienen porqué identificar a la persona. La enfermedad no es la persona. Pero la incorporación de las fotografías digitales, con, por ejemplo, la imagen facial, sí que muestra datos de identificación de la persona.[banner-DFP_1]

Estas imágenes son especialmente beneficiosas en medicina estética, oftalmología u odontología. También en el estudio de la evolución de enfermedades, ya que por ejemplo se han asociados las arrugas del contorno de los ojos con la enfermedad coronaria.

El almacenamiento de una cara supone un problema de privacidad para el paciente

Sin embargo, las personas tienen unos rasgos biométricos en su rostro que hace que sea posible su identificación. Es lo que en los últimos años se ha utilizado en los sistemas de reconocimiento facial. Unos programas especialmente beneficiosos en algunos ámbitos como el forense, pero no tanto cuando hablamos de la sanidad. El almacenamiento de una cara supone un problema de privacidad para el paciente.

Ante ello, investigadores de la Universidad de Cambridge han utilizado una reconstrucción tridimensional (3D) y algoritmos de aprendizaje profundo para, esta vez, eliminar las características identificables de las imágenes faciales y conservar las características relevantes de la enfermedad y que son necesarias para el diagnóstico.[banner-DFP_4]

‘ENMASCARAMIENTO DIGITAL’

La investigación, publicada en ‘Nature Medicine', consigue a través de un sistema de aprendizaje profundo y una reconstrucción 3D crear una máscara que incluye la información necesaria a nivel médico, pero no los rasgos identificativos. El algoritmo de reidentificación basados en inteligencia artificial conseguía esquivar los programas de reconocimiento facial, sin perder la capacidad de diagnóstico. Los diagnósticos a través de la máscara digital eran semejantes a los que se hacía con el vídeo modelo del sistema, lo que, según los investigadores, demuestra que la reconstrucción “fue lo suficientemente precisa para su uso en la práctica clínica”.

Proceso de creación de la mácara digital. (Foto. Grupo de investigación dela Universidad de Cambridge)

Además de su valor sanitario, los investigadores descubrieron que suponía una ayuda para los pacientes. Según una encuesta que realizaron, más del 80 % de los pacientes creía que la máscara digital aliviaría sus preocupaciones sobre la privacidad y expresó una mayor disposición a compartir su información personal si se implementaba tal medida.

“El enmascaramiento digital ofrece un enfoque pragmático para salvaguardar la privacidad del paciente al tiempo que permite que la información sea útil para los médicos. Por el momento, las únicas opciones disponibles son rudimentarias, pero nuestra máscara digital es una herramienta mucho más sofisticada para anonimizar imágenes faciales”, concluye el profesor Patrick Yu-Wai-Man de la Universidad de Cambridge, autor del estudio.

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