Criptografía puntera para permitir la medicina del futuro
Los avances son imposibles sin manejar datos estadísticos de muchos pacientes y de diferentes hospitales: sin ellos, la ciencia no puede avanzar, pero sin la protección de datos sensibles, tampoco hay investigación segura
LaLa medicina basada en la evidencia es la más fiable a día de hoy, pero podemos ir más allá y apostar por una medicina predictiva, preventiva, personalizada y participativa: es la que se conoce como P4, y que guiará la atención sanitaria del futuro. Un nuevo estudio ha dado un paso decisivo para hacerla realidad. Las predicciones de la nueva medicina serían imposibles sin estudios clínicos. Y cuantos más pacientes se analicen, más fiables serán las estadísticas que se generen. Aunque muchos hospitales ya hacen investigación de este tipo, en la mayoría de casos no bastan los datos de un solo centro.
Compartir con privacidad
Sobre todo en el caso de las enfermedades raras, donde el número de pacientes en cada hospital suele ser escaso, es esencial compartir información entre varios hospitales. En estos casos, centralizar los datos no es una opción por motivos de seguridad y privacidad. De hecho, la privacidad es una de las principales barreras que obstaculizan el progreso de la medicina P4. La nueva propuesta se ha publicado en «Nature Communications» y es un sistema de analífederada. analífederada. Con este nuevo sistema, los hospitales pueden desarrollar análisis estadísticos o modelos de aprendizaje automático en colaboración, pero sin necesidad de compartir los datos de pacientes. La propuesta, bautizada como «FAMHE», ha encontrado el equilibrio perfecto entre protección de datos, exactitud de resultados y conveniencia en el tiempo de computación. Hasta ahora, hay varias ideas sobre la mesa para llevar a cabo la analítica federada. Pero padecen de dos problemas principales. Algunas propuestas requieren que las instituciones de donde proceden los datos compartan resultados intermedios de sus análisis. En algunos casos, esto puede resultar en una filtración de datos de pacientes, ya que a veces los resultados intermedios son suficientes para hacer identificaciones sobre los datos originales. Para evitar esta posibilidad, otras propuestas añaden datos inventados (lo que se conoce como ruido, en estadística), pero esto compromete la exactitud del resultado final. FAMHE supera estas dos dificultades. La clave para conseguirlo está en el cifrado homomórfico multi-parte. Para compartir datos secretos, la estrategia habitual es cifrarlos. Es decir, se someten los datos a una operación matemática que solo conoce el hospital de donde proceden, y que solo puede deshacer el receptor de los datos cifrados. El cifrado homomórfico asegura que se pueda hacer el análisis estadístico sobre los datos ya cifrados, de forma que, en el momento en el que se descifre el resultado, se obtenga lo mismo que si se hubiera realizado este análisis sobre los datos sin cifrar. Para potica der utilizar este sistema entre muchos hospitales, debe ser multiparte. En FAMHE, cada hospital utiliza el cifrado homomórfico multi-parte para hacer cálculos sobre sus datos y cifrar los resultados intermedios. Los resultados cifrados de todos los hospitales se unen y se distribuyen de nuevo para que cada hospital siga analizando su parte de los datos. Este proceso se repite las veces necesarias hasta que se complete el análisis. Así es como este sistema puede convivir con el estricto Reglamento General de Protección de Datos, que entró en vigor en toda Europa en mayo de 2018. Hasta ahora, se podían compartir datos de pacientes entre hospitales si se firmaba un convenio bilateral de transferencia y uso de datos. Pero no hay un convenio estándar y se suele tardar meses en llegar a un acuerdo entre dos hospitales. Cuanto mayor sea el grupo de instituciones, más complicada se vuelve la tarea. Pero FAMHE pretende servir de referencia y eliminar la necesidad, y con ella el coste, de elaborar todos estos convenios.
La prueba del algodón
La nueva propuesta ya ha demostrado su valía. Para comprobar que el sistema funciona, el equipo investigador lo ha puesto a prueba con dos estudios médicos ya publicados. Ambos utilizaron datos procedentes de varios hospitales, que se compartieron gracias a numerosos acuerdos legales redactados al efecto. El nuevo sistema ha conseguido reproducir los mismos resultados sin necesidad de centralizar los datos. Este es un hito que demuestra la eficacia de la analítica federada a gran escala, y es la primera vez que se logra. Por eso el equipo defiende que FAMHE permite avanzar en el conocimiento biomédico de manera mucho más profunda que hasta ahora. Apenas han publicado el nuevo estudio, ya están pensando en cómo implementarlo. Ya han mantenido conversaciones avanzadas con instituciones de Texas, los Países Bajos e Italia, y su objetivo es integrar FAMHE en el sistema rutinario de investigación médica.Pero su impacto podría ir incluso más allá del terreno sanitario. Los datos sensibles, por supuesto, no son exclusivos de la medicina, y también afectan a terrenos tan dispares como seguros, finanzas y ciberseguridad. Esta nueva propuesta pretende sentar las bases para realizar análisis sobre datos procedentes de varias instituciones, sobre las que establecer un sistema adecuado a cada ámbito. La investigación colaborativa sobre datos sensibles no ha hecho más que empezar.
Una de las principales barreras que obstaculiza el progreso de la medicina P4 es la privacidad