Blockchain é uma alternativa para a privacidade dos dados de pacientes

Blockchain pode permitir que as pessoas compartilhem seus dados – ainda detendo o controle sobre eles.

Uma das ferramentas mais poderosas de inteligência artificial é a utilização de modelos de Machine Learning. Esse tipo de sistema analisa bases de dados robustas, aprende com os mesmos e identifica padrões. Quanto mais informações estiverem na amostra, mais exatos os resultados estimados estarão. Também conhecida como Aprendizado de Máquina, esse método está oferecendo grandes evoluções em áreas como diagnóstico de doenças, fato que gera euforia e desafios para pesquisadores como Dexter Hadley.

Médico e Biólogo Computacional da Universidade da Califórnia, ele acredita que a Inteligência Artificial pode realizar um trabalho de diagnóstico para o câncer de mama muito superior ao realizado por médicos atualmente. Atualmente, o método padrão de identificação do câncer de mama é a mamografia, sendo que aproximadamente 1 a cada 4 cânceres não são detectados por meio deste exame.

Alcançar os níveis de excelência que possam vir a superar o diagnóstico dos médicos, é uma tarefa em que necessita de grandes amostras para aperfeiçoar os algoritmos de Machine Learning. E é justamente no desafio de captar informações sensíveis como dados de saúde que o blockchain pode ajudar.

Nos últimos anos, vimos diversos escândalos sobre empresas, países ou organizações que realizaram uso indevido de dados privados. Isso trouxe à tona o debate sobre como e quando se deve usar informações pessoais, o que também proporcionou um endurecimento das leis sobre a utilização desse tipo de ativo.

Sob qualquer tema (especialmente em Inteligência Artificial), existe uma dualidade constante. Para tudo que é positivo, há consequências negativas. O dilema da sociedade atual está no fato que diagnósticos mais precisos só serão alcançados se tivermos a utilização de grandes amostras de dados médicos para que os algoritmos de Machine Learning possam ser aperfeiçoados. E essas informaçõe são privadas e sensíveis, então é preciso encontrar um equilíbrio para que os pacientes tenham algum controle.

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Voltando a Hadley.

O grupo de estudo se debruçou justamente sobre esse obstáculo: Como faremos para obter um número tão grande de dados que respeitem a privacidade da mulher?

Dado esse problema, Hadley criou uma plataforma chamada de Breast We Can, na qual qualquer mulher que tenha feito mamografia (nos USA, são realizadas 40MM desses exames por ano) ou outro tipo de análise de imagem poderá compartilhar com as equipes de pesquisa.

A ideia é que, quanto mais mamografias fornecidas, mais efetivo será o diagnóstico de câncer de mama para toda sociedade. O empoderamento à paciente ocorre pelo fato do compartilhamento ocorrer na blockchain e o protocolo permitir que as mesmas possam ter o controle sob seus dados, podendo cancelar caso as convenham.

Essa solução soma-se a um crescente número de startups e cientistas que estão utilizando blockchain para que o mercado de compartilhamento de laudos médicos, registros hospitalares e dados genéticos se torne mais equilibrado. Assim, as equipes de pesquisa poderão treinar seus algoritmos de Machine Learning, captando dados de forma em que respeite a privacidade dos pacientes.

Segurança dos Dados

Estudos mostram que aproximadamente 20% de todos os dados presentes no mundo foram coletados nos últimos 2 anos. O Facebook já coletou desde sua criação 300 petabytes de dados pessoais desde o início das suas operações, o que representa mais que a quantidade de dados coletados pela biblioteca do congresso americano por mais de 200 anos.

Apesar dos dados se tornarem um dos ativos mais valiosos na nossa economia atual, há uma crescente preocupação pública sobre o uso dessas informações. Organizações centralizadas utilizam grandes quantidades de dados pessoais e sensíveis, praticamente sem nenhum controle dos usuários.

Um exemplo de mau uso da informação sensível foi o caso Deep Mind, empresa pertencente ao Google. O sistema nacional de saúde dos Reino Unido permitiu o acesso ao histórico de 1.6 milhões de pacientes sem o consentimento dos detentores dos dados. Informações incluíam nomes e laudos documentados. Para se ter ideia, todo o histórico de pessoas com doenças sexualmente transmissíveis do Reino Unido foi exposto para esta empresa.

Hoje, principalmente para área da saúde, em muitos países, as leis de privacidade dificultaram a obtenção de informações sensíveis para pesquisadores e empresas de tecnologia. Apesar de ter o lado positivo de preservar as liberdades individuais, isto acaba por prejudicar o desenvolvimento de sistemas que poderiam otimizar o diagnóstico de doenças, como por exemplo o modelo criado por Hadley.

Blockchain como Alternativa

Como citado acima, há diversas organizações focadas em criar modelos que permitam que empresas utilizem dados oferecendo algum tipo de benefício ou controle ao proprietário. Um exemplo é a Nebula Genomics, liderada pelo renomado professor de Harvard e do MIT, o geneticista George Church.

Sua startup pretende vender o serviço de sequenciamento de genoma por menos de 1000 dólares e adicionar os dados no blockchain por meio do Nebula Token. A ideia é transferir o poder da propriedade dos dados para os consumidores, dando a opção de venda das próprias informações em troca de dinheiro ou também armazenar seu genoma sem compartilhar com outras empresas.

Seus concorrentes, 23andMe e Ancestry DNA, vendem os dados dos clientes para grandes farmacêuticas ou companhias de pesquisa por milhões de dólares, sem que os clientes tenham qualquer tipo de benefício ou controle.

Outra empresa que vem trabalhando de forma semelhante à Nebula é a EncrypGen. Ela promete auxiliar pessoas a venderem seu DNA em troca de criptomoedas. Se descrevem como a Amazon do material genético, criando um marketplace em que consumidores possam encontrar interessados nesse tipo de informação. Além disso, os clientes podem compartilhar seus dados com as empresas ou grupos de pesquisa que estão na plataforma de forma segura. Por ser via blockchain, é possível aferir se o destinatário é o mesmo que o paciente desejou vender o dado.

Podemos concluir que a sociedade necessita entrar em consenso no que diz respeito aos dados. É preciso que as pessoas os compartilhem para que a medicina possa salvar mais vidas através de diagnósticos mais eficientes (que em muitos casos viriam por mecanismos de análise extensiva de dados). Ao mesmo tempo, é uma liberdade individual e não pode deixar que as pessoas não tenham nenhum controle sob esse bem.

Mais uma vez a blockchain apresenta-se como um possível mediador desse problema moderno. Quem sabe, no futuro, compartilhar nossos exames médicos possa ser até uma parte da nossa renda.

 

MAIS INFORMAÇÕES:AI researchers embrace Bitcoin technology to share medical data . NATURE VOL. 555 PAG. 293 2018

 

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