Fueron elegidos por los tres lustros que llevan trabajando con el cifrado homomórfico
Los investigadores del centro atlanTTic, Fernando Pérez-González y Alberto Pedrouzo, pertenecientes al Grupo de Procesado de Señal en Comunicaciones, coordinados por el centro de investigación Gradiant, se ocuparán de la dirección científica del proyecto europeo Trumpet (Trustworthy Multi-site Privacy Enhancing Technologies), que pretende desarrollar una herramienta eficaz que evite las fugas de información y pérdidas de privacidad del denominado aprendizaje federado, un potente concepto creado por Google en 2016, que se emplea en medicina, defensa, telecomunicaciones o farmacia. En concreto, el proyecto Horizonte Europa Trumpet, en el que también participan también Reino Unido e Israel y que cuenta con una inversión de cinco millones de euros en tres años, se centrará en la lucha contra el cáncer y lo hará a través de sus dos socios sanitarios, los hospitales oncológicos de Liege, en Bélgica, y de IRST-IRCCS, en Emilia-Romaña, Italia.
El aprendizaje federado en la actualidad se sabe que presenta una serie de vulnerabilidades en cuanto a la privacidad, que impiden que los hospitales con unidades oncológicas puedan compartir información de las y de los pacientes al incumplir el Reglamento General de Protección de Datos Europeo (General Data Protection Regulation -GDPR-). «Los algoritmos empleados hoy en día en aprendizaje federado para compartir información se pueden revertir, teniendo el riesgo de extraer de ellos datos personales. Por lo tanto, no pueden ser empleados sin la ayuda de otras herramientas. Lo que vamos a hacer en el proyecto es concebir soluciones para paliar esta vulnerabilidad», explica Fernando Pérez-González, investigador del Centro de Investigación en Tecnologías de Telecomunicación de la Universidad de Vigo, atlanTTic.
Hasta este momento, Trumpet celebró su primera reunión de equipo, un consorcio del que forman parte nueve organizaciones: dos hospitales (Centre Hospitalier Universitaire de Liège e Instituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori Dino Amadori), tres centros de investigación (Gradiant, Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives, e Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique), una universidad (atlanTTic – Universidad de Vigo) y tres pymes (Time.Lex, Technovative Solutions y Arteevo Technologies).
Pioneros en cifrado homomórfico
Los investigadores gallegos fueron elegidos para el proyecto, principalmente por los tres lustros que llevan trabajando con cifrado homomórfico, la tecnología en la que se comparte y trabaja con información sin que el dato personal pueda ser descifrado por personas no autorizadas. Según explica Fernando Pérez, «la legislación es muy garantista con el individuo y eso no lo podemos perder de vista, pero sí se puede llegar a un modelo que permita la compartición de datos entre hospitales, porque eso mejoraría la investigación en tratamientos o ayudaría en la diagnosis. Los algoritmos funcionan mejor cuando se entrenan aportando muchos datos. La función de autocompletar de Google se beneficia del entrenamiento con datos de cientos de millones de usuarios, y por ello es tan efectivo».
AtlanTTic es uno de los centros de investigación pioneros en España en cifrado homomórfico, en el que se centra la tese de doctorado de Alberto Pedrouzo, sin embargo, «se trata de un sistema costoso y complejo», matiza el investigador, y Trumpet tratará de alcanzar, en los próximos tres años, una solución híbrida que mantenga las ventajas del cifrado homomórfico pero que gane en velocidad y facilidad de implantación. Además de desarrollar mecanismos para conseguir que el procedimiento sea efectivo sin perder privacidad, los investigadores de AtlanTTic deberán también cuantificar en qué es vulnerable el sistema, lo que se denomina métrica de privacidad, en la que Pedrouzo y Pérez son expertos. «Se quiere medir la filtración de la privacidad para certificar el cumplimiento de la GDPR a la hora de implementar el aprendizaje federado», señala Pedrouzo.
Ampliar el foco para salvar más vidas
Según la Organización Mundial de la Salud, el cáncer será la primera causa de muerte en 2030 con 21,6 millones de casos nuevos cada año, de ahí la urgencia de ampliar el foco al máximo con el fin de salvar el mayor número de vidas. «En investigación médica, cuanto más conocimiento, más fiabilidad y, por lo tanto, más certezas. Si se dispone de mucha información para entrenar al algoritmo, mejor», añade Pérez.
Fuente: DUVI
