Los conjuntos de datos de rayos X "anonimizados" pueden revelar las identidades de los pacientes

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https://venturebeat.com/2021/03/17/anonymized-x-ray-datasets-can-reveal-patient-identities/

Las radiografías de tórax se utilizan en todo el mundo para detectar enfermedades que van desde la neumonía hasta la EPOC. Pero si bien desempeñan un papel fundamental en la atención clínica, descubrir ciertas anomalías en los rayos X puede ser una tarea desafiante para los radiólogos. Eso ha dado lugar a sistemas de clasificación de enfermedades de análisis de rayos X impulsados ​​por inteligencia artificial, algunos de los cuales han demostrado un rendimiento prometedor. Sin embargo, estos sistemas requieren una gran cantidad de datos de pacientes a partir de los cuales aprender a hacer diagnósticos, lo que puede tener implicaciones de privacidad aterradoras si los datos no se anonimizan adecuadamente.


Un estudio del que fueron coautores los investigadores de la Universidad Erlangen-Nurnberg en Erlangen, Alemania, buscó determinar hasta qué punto los datos de los pacientes podrían verse comprometidos por un sistema de clasificación de rayos X. Basándose en un conjunto de datos públicos de más de 112.000 radiografías de tórax, desarrollaron una técnica, un modelo de reidentificación basado en el aprendizaje profundo, que puede identificar si dos imágenes de rayos X son de la misma persona con una precisión del 95,55%, lo que sugiere que al menos algunas Los conjuntos de datos son vulnerables a los ataques.

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