Introduzione
Nel mondo della medicina digitale, la condivisione sicura delle informazioni sanitarie è fondamentale.
È qui che entra in gioco il progetto Flute, con il suo impegno verso l’innovazione e la protezione dei dati dei pazienti.
Immaginiamo di essere un esperto di privacy e medicina digitale e di voler spiegare in termini semplici il testo selezionato a un pubblico generalista.
La tecnologia Flute che abbiamo menzionato è come un sistema avanzato che si prende cura dei dati dei pazienti come se fossero tesori custoditi in casseforti molto sicure. Questo sistema si basa su qualcosa chiamato “apprendimento federato”, che è un po’ come se ogni ospedale avesse una cassaforte propria e potesse imparare dai dati senza mai doverli spostare fuori dal suo “fortino”. Questo aiuta a mantenere le informazioni al sicuro e private.
Possiamo paragonarlo a un progetto di ricerca collettivo, dove invece di inviare tutti i dati a un laboratorio centrale per l’analisi, ogni partecipante fa la sua parte di lavoro a casa e poi condivide solo i risultati. Questo metodo ha il grande vantaggio di mantenere i dati sensibili privati e sicuri, perché non devono essere condivisi o trasferiti altrove.
Nel contesto sanitario, per esempio, questo significa che gli ospedali possono contribuire allo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale per migliorare le diagnosi o i trattamenti senza mai dover condividere i dati dei pazienti con altri. Ogni ospedale analizza i propri dati e invia solo le “conoscenze” apprese al centro del progetto, senza mai esporre le informazioni sensibili dei pazienti.
Questa tecnica è particolarmente preziosa perché consente di rispettare le normative sulla privacy e offre una soluzione etica per utilizzare dati importanti senza compromettere la sicurezza individuale. L’apprendimento federato rappresenta quindi un passo avanti significativo nella protezione dei dati personali, permettendo al contempo di beneficiare dei progressi dell’intelligenza artificiale
Come funziona
Il processo di apprendimento federato prevede che un server centrale invii un modello iniziale ai dispositivi, che poi aggiornano in modo indipendente il modello utilizzando i propri dati locali. Questi dispositivi restituiscono solo gli aggiornamenti del modello al server centrale che aggrega questi aggiornamenti per perfezionare il modello. Questo differisce dal tradizionale machine learning centralizzato in quanto non richiede la raccolta di tutti i dati in un’unica posizione. Invece, consente l’addestramento di modelli su diversi set di dati mantenendo la privacy dei dati e riducendo la necessità di un ampio trasferimento di dati
Addestramento centralizzato: Un server centrale crea un modello base e lo invia ai dispositivi Edge MLops.
Addestramento locale: Ogni dispositivo riceve modelli ML pre-addestrati o non addestrati e li allena con i propri dati locali, senza condividere questi dati.
Aggregazione del modello: I dispositivi inviano i loro modelli addestrati localmente al server centrale, che costruisce un modello globale condiviso.
Valutazione del modello: Gli aggiornamenti del modello vengono valutati per determinare l’accuratezza e identificare eventuali miglioramenti.
Ripetizione: Il processo col modello condiviso viene ripetuto fino a raggiungere un livello soddisfacente di accuratezza o un numero predeterminato di iterazioni.
Inoltre, Flute lavora per migliorare un sistema di regole globali noto come HL7 FHIR.
HL7 FHIR: Il traduttore universale per i dati sanitari
HL7 FHIR (Health Level Seven Fast Healthcare Interoperability Resources) è un po’ come un traduttore universale per il mondo della sanità. Immagina che ogni ospedale, clinica o laboratorio parli una lingua diversa e che i dati dei pazienti siano le parole.
FHIR è ampiamente utilizzato in tutto il mondo e supporta una varietà di casi d’uso, tra cui la gestione della cartella clinica personale, la condivisione dei documenti sanitari, il supporto alle decisioni cliniche, la sorveglianza della sanità pubblica, la ricerca clinica e il coinvolgimento del paziente. Consente lo scambio senza soluzione di continuità dei dati sanitari, facilitando ai pazienti l’aggregazione e l’accesso alle loro informazioni personali da varie fonti, migliorando così il coordinamento dell’assistenza e la presa di decisioni informate.
Per poter condividere queste informazioni in modo che tutti possano capirle, c’è bisogno di un sistema comune che traduca tutto in una lingua universale.
Ecco dove entra in gioco HL7 FHIR: è un insieme di regole e standard globali che permette a tutti i sistemi informatici sanitari di parlare la stessa lingua digitale. Questo significa che, indipendentemente dal paese o dal tipo di software che usano, i dati dei pazienti possono essere scambiati, compresi e utilizzati facilmente e velocemente da medici e professionisti sanitari ovunque si trovino.
In pratica, HL7 FHIR aiuta a fare in modo che le informazioni importanti sulla salute possano viaggiare in modo sicuro e veloce da un posto all’altro, migliorando la cura dei pazienti e rendendo il sistema sanitario più efficiente.
Questo è importante perché agisce come una lingua comune che permette ai diversi sistemi informatici degli ospedali di parlarsi tra loro in modo rapido ed efficiente. Pensate a HL7 FHIR come a un traduttore super veloce che aiuta i dottori a scambiarsi informazioni cliniche e amministrative senza intoppi.
HL7 FHIR è stato creato per essere al passo coi tempi, adattabile e facile da usare anche con le app dei telefoni o dei computer. Questo significa che i medici possono facilmente accedere e utilizzare le informazioni di cui hanno bisogno, ovunque si trovino, con la sicurezza che quelle informazioni sono protette e gestite nel modo giusto. In poche parole, è come avere un assistente digitale personale che parla molte lingue e che tiene al sicuro i segreti dei pazienti.
Flute: Linee Guida per un Apprendimento Federato Transfrontaliero Conforme al GDPR
Un altro aspetto cruciale del progetto Flute è la conformità al Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), che garantisce il rispetto della privacy dei cittadini europei. Flute mira a definire nuove linee guida per un apprendimento federato transfrontaliero che sia conforme al GDPR, assicurando così che i dati siano trattati in modo legale, trasparente e sicuro.
L’apprendimento federato è visto come una potenziale pietra angolare per la prossima generazione di machine learning, poiché fornisce un quadro che supporta la privacy, l’efficienza e l’elaborazione decentralizzata dei dati. È pronto a svolgere un ruolo cruciale nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, soprattutto negli scenari in cui la privacy dei dati è fondamentale
In conclusione, Flute rappresenta un esempio eccellente di come la tecnologia può essere utilizzata per migliorare la cura del cancro alla prostata, mentre allo stesso tempo protegge le informazioni personali dei pazienti. Con l’avanzamento dello standard HL7 FHIR e l’attenzione alla conformità normativa, Flute sta ponendo le basi per un futuro in cui la medicina sia sia innovativa che rispettosa della privacy dei pazienti.
i Vantaggi del Federated Learning
Collaborazione: Dispositivi come smartphone possono apprendere insieme un modello di previsione condiviso.
Risparmio di tempo: Entità regolamentate come gli ospedali possono collaborare allo sviluppo di modelli ML salvavita mantenendo la privacy del paziente.
Sicurezza: L’apprendimento federato utilizza l’aggregazione sicura per mantenere privati gli aggiornamenti dei clienti.
Diversità dei dati: Si ottiene un modello più rappresentativo e inclusivo grazie alla varietà dei dati provenienti da diverse organizzazioni e popolazioni.
Predizioni in tempo reale: Le previsioni avvengono direttamente sul dispositivo, riducendo i ritardi. I modelli sono costantemente migliorati utilizzando i dati dei clienti.
Non invasivo: Il processo di addestramento non incide sulla durata della batteria dei dispositivi coinvolti.
Privacy: I dispositivi periferici non condividono i loro dati ma solo i parametri del modello addestrato.
Sfide principali
Efficienza della comunicazione: Una comunicazione efficiente attraverso la rete federata è cruciale e impegnativa.
Sistemi eterogenei: Gestire sistemi diversi all’interno della stessa rete.
Eterogeneità statistica: Affrontare la distribuzione non identica dei dati.
Applicazioni
Il machine learning federato è stato applicato in varie industrie, tra cui:
Una delle prime applicazioni dell’apprendimento federato è stata il miglioramento dei testi predittivi, come la tastiera Android di Google. Ciò è stato ottenuto senza caricare i dati vitali dell’utente. Apple utilizza anche l’apprendimento federato per migliorare le capacità di riconoscimento vocale di Siri
Google prevede di espandere l’uso dell’apprendimento federato oltre i suggerimenti di ricerca di Gboard, ad esempio migliorando i modelli linguistici basati su ciò che gli utenti digitano effettivamente sui loro telefoni e la classificazione delle foto basata sulle interazioni degli utenti con esse.
L’apprendimento federato trova applicazioni in vari settori:
Sanità: Durante la pandemia, è emersa la necessità di tecnologie affidabili per supportare i professionisti sanitari. L’apprendimento federato permette alle istituzioni sanitarie di addestrare algoritmi sui loro dati interni senza violare le normative sulla privacy come l’HIPAA. Questo facilita la condivisione delle conoscenze e migliora la cura dei pazienti.
FinTech: Nel settore finanziario, l’apprendimento federato consente alle aziende di mantenere i dati locali e di sfruttare la potenza di calcolo dei dispositivi periferici. Questo metodo distribuito e criptato aiuta a prevenire frodi e a valutare i punteggi di credito senza trasferire dati sensibili al cloud.
Assicurazioni: L’apprendimento federato aiuta le compagnie assicurative a identificare modelli di comportamento fraudolento senza violare la privacy dei clienti, analizzando i dati localmente.
IoT (Internet delle Cose): Con l’aumento delle regolamentazioni sulla privacy, l’apprendimento federato permette l’addestramento di algoritmi su vari set di dati senza scambio di informazioni, mantenendo le informazioni vitali in locale.
I benefici della decentralizzazione dei dati
I modelli di deep learning richiedono enormi quantità di dati per fare previsioni utili. Tuttavia, le aziende in settori fortemente regolamentati sono riluttanti a correre il rischio di usare o condividere dati sensibili. L’apprendimento federato potrebbe permettere alle aziende di collaborare all’addestramento di un modello decentralizzato senza condividere registrazioni mediche confidenziali. Ciò potrebbe portare a nuovi modi di rilevare e trattare il cancro, tra le altre malattie.
L’apprendimento federato potrebbe anche essere utile in una varietà di altri settori.
Dalle registrazioni finanziarie dei clienti delle banche ai reclami delle assicurazioni auto, l’aggregazione dei dati potrebbe portare a nuove idee per migliorare la sicurezza stradale e dei conducenti o per rilevare guasti alle macchine o prodotti difettosi.
Equilibrio tra privacy e accuratezza
I rischi per la privacy emergono quando i dati vengono scambiati tra l’host dei dati e il server centrale. Ogni scambio migliora il modello ma espone i dati che hanno contribuito all’addestramento ad attacchi inferenziali. La ricerca corrente si concentra quindi su come minimizzare e neutralizzare le minacce alla privacy.
Quali sono le sfide dell’apprendimento federato?
Comunicazione costosa: La comunicazione tra un numero elevato di dispositivi può essere molto più lenta e costosa rispetto alla computazione locale, quindi è necessario sviluppare metodi che riducano la quantità di dati scambiati.
Eterogeneità dei sistemi: I dispositivi possono variare notevolmente in termini di capacità di archiviazione, potenza di calcolo e connettività, il che può comportare sfide significative per l’addestramento del modello.
Eterogeneità statistica: I dati generati dai dispositivi sono spesso distribuiti in modo non identico, il che può complicare l’addestramento del modello e richiedere nuovi metodi per gestire questa diversità.
Preoccupazioni sulla privacy: La privacy è una preoccupazione primaria nell’apprendimento federato, e la protezione dei dati degli utenti è una priorità.
Direzioni future
I ricercatori stanno esplorando nuovi modelli matematici e algoritmi per affrontare queste sfide e rendere l’apprendimento federato più efficace e sicuro. L’obiettivo è sviluppare sistemi in grado di apprendere da grandi quantità di dati distribuiti mantenendo al contempo la riservatezza delle informazioni degli utenti.
In conclusione, l’apprendimento federato rappresenta un passo avanti significativo nella protezione dei dati personali nell’era dell’intelligenza artificiale. Con l’aumento della consapevolezza sulla privacy e la necessità di modelli AI più robusti, questa tecnologia potrebbe giocare un ruolo cruciale nel plasmare il futuro dell’AI distribuita.
Il Futuro dell’Apprendimento Federato
L’apprendimento federato offre grandi opportunità per mantenere l’accuratezza dei modelli ML senza rischiare la privacy degli utenti. Le sue applicazioni vanno dal miglioramento del testo predittivo fino a casi d’uso più critici come il miglioramento dei dati ospedalieri. Negli anni a venire, è probabile che l’apprendimento federato stabilisca un vantaggio competitivo, tecnologico e scientifico significativo per le organizzazioni che lo implementano.
