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Un grupo de investigadores de la Universidad de Buffalo desarrolló un prototipo impulsado por inteligencia artificial (IA) que emplea cifrado totalmente homomórfico para procesar datos médicos cifrados y diagnosticar la apnea del sueño con gran precisión. La innovadora tecnología fue presentada en la Conferencia Internacional sobre Reconocimiento de Patrones (ICPR) de 2024, realizada en diciembre en Calcuta, India, y logró una tasa de éxito del 99,56 % durante las pruebas.
La apnea del sueño, un trastorno común que afecta la respiración durante el descanso, fue elegida por los investigadores debido a la abundancia de datos disponibles y su impacto global. Según explicó la investigadora principal, la Dra. Nalini Ratha, profesora de Innovación Empire en el Departamento de Ciencias Informáticas e Ingeniería de la Universidad de Buffalo, la tecnología desarrollada permite procesar datos de electrocardiograma (ECG) de manera completamente segura, preservando la privacidad del paciente.
"Mi investigación se centra principalmente en cómo mejorar la privacidad", señaló. "Los datos médicos son uno de los ejemplos clásicos de cómo cualquier método de mejora de la privacidad tendrá un gran impacto positivo".
Su funcionamiento ocurre procesando señales de ECG cifradas mediante algoritmos de aprendizaje profundo especialmente adaptados al entorno de cifrado homomórfico. Esta perspectiva permite que los datos permanezcan encriptados durante todo el proceso, incluso cuando son analizados en servidores de terceros como los de Google o Amazon. "Nuestra investigación utiliza datos encriptados; no inventamos ningún nuevo cifrado", aclaró Ratha en una entrevista. "El nuevo giro que añadimos es la forma en como procesamos los datos encriptados. Por ejemplo, si tomamos el número tres y lo encriptamos, ya no parecerá tres, sino otro número basado en la clave privada que utilicemos".
Adaptación de algoritmos para entornos cifrados
El principal desafío técnico del proyecto fue adaptar las distintas capas de los algoritmos de aprendizaje profundo al entorno de cifrado homomórfico. Las capas convolucionales, de agrupación y no lineales de los modelos tradicionales debían ser compatibles con el procesamiento encriptado, lo cual necesitará un extenso trabajo de investigación y desarrollo. "Un algoritmo de aprendizaje profundo tiene una capa convolucional, una capa de agrupación, una capa no lineal y una capa totalmente conectada", detalló Ratha. "Es necesario transportar o asignar estas cuatro capas a nuestro procesamiento de cifrado totalmente homomórfico (FHE)".
Los investigadores destacaron la importancia de que el sistema procese los datos en un tiempo razonable, ya que su objetivo es lograr su aplicación en entornos clínicos reales. Según el estudio, el procesamiento de los datos cifrados se completó en minutos gracias al uso de procesadores multinúcleo de alta capacidad.
Aplicación y comercialización del prototipo
El equipo planea asociarse con una empresa del sector de la salud para comercializar la tecnología en un plazo de un año. "Creo que hemos hecho el trabajo pesado por nuestra parte, por lo cual debería ser fácil para los médicos adoptar nuestra tecnología que permite que los datos médicos sean privados, seguros y precisos", afirmó Ratha.
Además de su uso en la detección de la apnea del sueño, los investigadores consideran que el prototipo puede ser aplicado a otros dispositivos médicos que dependan de señales cifradas, como equipos de rayos X, tomografías computarizadas y resonancias magnéticas. Actualmente, el equipo ya está evaluando la viabilidad de esta tecnología en el procesamiento de imágenes de rayos X y resonancias magnéticas cifradas.
La combinación de IA y cifrado homomórfico ofrece una solución prometedora para preservar la privacidad de los datos en entornos médicos, donde la seguridad y la precisión son esenciales. Según la Dra. Ratha, "las señales de ECG son rentables y convenientes. Al analizar las variaciones y los patrones en los datos de ECG, los algoritmos avanzados pueden detectar anomalías en los datos de ECG encriptados que indican apnea del sueño con gran precisión, lo que contribuye a un diagnóstico y tratamiento más efectivos y oportunos".
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