�鶹����

Os investigadores de atlanTTic Fernando Pérez-Gonzlez e Alberto Pedrouzo, coordinados polo centro de investigacin Gradiant, ocuparanse da direccin cientfica do proxecto europeo Trumpet (), que pretende desenvolver unha ferramenta eficaz que evite as fugas de informacin e perdas de privacidade do denominado aprendizaxe federado, un potente concepto creado por Google en 2016, que se emprega en medicina, defensa, telecomunicacins ou farmacia. O proxecto Horizonte Europa Trumpet, que conta cun investimento de cinco millns de euros en tres anos, centrarase na loita contra o cancro e farao a través dos seus dous socios sanitarios, os hospitais oncolxicos de Liege, en Bélxica, e de IRST-IRCCS, en Emilia-Romaa, Italia. ��

A aprendizaxe federada na actualidade sbese que presenta unha serie de vulnerabilidades en canto privacidade, que impiden que os hospitais con unidades oncolxicas poidan compartir informacin das e dos pacientes ao incumprir o Regulamento Xeral de Proteccin de Datos Europeo (General Data Protection Regulation -GDPR-). “Os algoritmos empregados hoxe en da en aprendizaxe federado para compartir informacin pdense reverter, tendo o risco de extraer deles datos persoais. Polo tanto, non poden ser empregados sen a axuda doutras ferramentas. O que imos facer no proxecto é concibir solucins para paliar esta vulnerabilidade”, explica Fernando Pérez-Gonzlez, investigador do Centro de ���Ա�����پ����������� en Tecnoloxas de Telecomunicacin da �鶹����, atlanTTic.

Ata este momento, Trumpet celebrou a súa primeira reunin de equipo, un consorcio do que forman parte nove organizacins: dous hospitais (Centre Hospitalier Universitaire de Liège e Instituto Romagnolo per lo Studio dei Tumori Dino Amadori), tres centros de investigacin (Gradiant, Commissariat à l’Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives, e Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique), unha universidade (atlanTTic – �鶹����) e tres pemes (Time.Lex, Technovative Solutions y Arteevo Technologies).��

Pioneiros en cifrado homomrfico

Os investigadores galegos foron elixidos para o proxecto, principalmente polos tres lustros que levan traballando con cifrado homomrfico, a tecnoloxa na que se comparte e traballa con informacin sen que o dato persoal poida ser descifrado por persoas non autorizadas. Segundo explica Fernando Pérez, “a lexislacin é moi garantista co individuo e iso non o podemos perder de vista, pero si se pode chegar a un modelo que permita a comparticin de ��datos entre hospitais porque iso mellorara a investigacin en tratamentos ou axudara na diagnose. Os algoritmos funcionan mellor cando se adestran aportando moitos datos. A funcin de autocompletar de Google beneficiase do adestramento con datos de centos de millns de usuarios, e por iso é tan efectivo”.��

AtlanTTic é un dos centros de investigacin pioneiros en Espaa en cifrado homomrfico, no que se centra a tese de doutoramento de Alberto Pedrouzo, porén, “trtase dun sistema custoso e complexo”, matiza o investigador, e Trumpet tratar de acadar, nos prximos tres anos, unha solucin hbrida que mantea as vantaxes do cifrado homomrfico pero que gae en velocidade e facilidade de implantacin. Ademais de desenvolver mecanismos para conseguir que o procedemento sexa efectivo sen perder privacidade, os investigadores de atlanTTic debern tamén cuantificar en que medida é vulnerable o sistema, o que se denomina métrica de privacidade, na que Pedrouzo e Pérez son expertos. “Quérese medir a filtracin da privacidade para certificar o cumprimento da GDPR hora de implementar o aprendizaxe federado”, sinala Pedrouzo.��

Ampliar o foco para salvar mis vidas

Segundo a Organizacin Mundial da Saúde, o cancro ser a primeira causa de morte en 2030 con 21,6 millns de casos novos cada ano, de a a urxencia de ampliar o foco ao mximo coa fin de salvar o maior número de vidas. “En investigacin médica, canto mis coecemento, mis fiabilidade e, polo tanto, mis certezas. Se se dispn de moita informacin para adestrar ao algoritmo, mellor”, engade Pérez.��
��