ANÁLISIS DE DATOS

Compartir datos de pacientes y uso de la IA: riesgos vs. beneficios

En una búsqueda de más de 10.000 publicaciones de medios de EE. UU. desde septiembre de 2016 hasta septiembre de 2021, no encontraron un solo caso de reidentificación de pacientes

Médico anotando y registrando datos sobre pacientes (Foto. Freepik)
Médico anotando y registrando datos sobre pacientes (Foto. Freepik)

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14.10.2022 - 00:00

La investigación demuestra día tras día el potencial de la inteligencia artificial en el sector salud. Sus aportaciones en los últimos tiempos han supuesto un cambio de paradigma capaz de mejorar los diagnósticos, el seguimiento y el control de los pacientes.

El éxito de esos algoritmos depende de aspectos como el acceso a los datos de salud del paciente, donde se elimina la información personal que podría utilizarse para identificar a la persona.

No obstante, el riesgo de que las personas puedan ser identificadas a través de otros medios ha generado preocupación entre los defensores de la privacidad.

“Estamos de acuerdo en que existe cierto riesgo para la privacidad del paciente, pero también existe el riesgo para la salud de no compartir datos”

Un nuevo estudio dirigido por el científico del MIT Leo Anthony Celi ha descubierto que a día de hoy compartir los datos de los pacientes no supone ningún riesgo o es muy bajo respecto a la posibilidad de su violación.

Los hallazgos sugieren que el riesgo potencial para la privacidad del paciente se ve superado en gran medida por los beneficios para los pacientes, que se benefician de un mejor diagnóstico y tratamiento, dice Celi.

“Estamos de acuerdo en que existe cierto riesgo para la privacidad del paciente, pero también existe el riesgo para la salud de no compartir datos”, señala. “Hay consecuencias cuando los datos no se comparten y eso debe tenerse en cuenta en la ecuación”.

BENEFICIOS Y ANÁLISIS

Las bases de datos de los hospitales y otras instituciones sanitarias tienen la capacidad para guardar información de todos los pacientes sobre las enfermedades que estos sufren o han sufrido en algún momento de su vida. Información muy valiosa que en muchas ocasiones se utiliza para tratar o descubrir formas de enfrentar una enfermedad.

Celi y otros en el Laboratorio de Fisiología Computacional del MIT han creado varias bases de datos disponibles públicamente, incluido el Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC), que recientemente usaron para desarrollar algoritmos que pueden ayudar a los médicos a tomar mejores decisiones médicas.

En el estudio también se propusieron preguntar cuál es el riesgo real de reidentificación del paciente

Por lo general, cuando se ingresan datos de pacientes en este tipo de bases de datos, se eliminan ciertos tipos de información de identificación, incluidos los nombres, direcciones y números de teléfono de los pacientes. Esto tiene como objetivo evitar que los pacientes sean reidentificados y que se haga pública la información sobre sus condiciones médicas.

Sin embargo, las preocupaciones sobre la privacidad han frenado el desarrollo de más bases de datos disponibles públicamente con este tipo de información, dice Celi.

En el estudio se propusieron preguntar cuál es el riesgo real de reidentificación del paciente. Primero, buscaron en PubMed y para ampliar la búsqueda examinaron los informes de los medios desde septiembre de 2016 hasta septiembre de 2021, utilizando Media Cloud.

En una búsqueda de más de 10.000 publicaciones de medios de EE. UU. durante ese tiempo, no encontraron un solo caso de reidentificación de pacientes a partir de datos de salud disponibles públicamente.

Los hallazgos sugieren que el riesgo potencial para la privacidad del paciente se ve superado en gran medida por los beneficios para los pacientes en un mejor diagnóstico y tratamiento

Por el contrario, encontraron que durante el mismo período de tiempo, los registros de salud de casi 100 millones de personas fueron robados a través de violaciones de datos de información que se suponía que estaba almacenada de forma segura.

¿QUÉ PROPONEN?

En lugar de solicitar el consentimiento del paciente para compartir datos, lo que, según él, puede exacerbar la exclusión de muchas personas que ahora están subrepresentadas en los datos de salud disponibles públicamente, Celi recomienda mejorar las salvaguardas existentes para proteger dichos conjuntos de datos.

“Lo que defendemos es realizar el análisis de datos en un entorno muy seguro para que eliminemos a cualquier 'jugador' nefasto que intente usar los datos por otras razones, además de mejorar la salud de la población”. “No estamos diciendo que debamos ignorar la privacidad del paciente. Lo que estamos diciendo es que también tenemos que equilibrar eso con el valor de compartir datos”.

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