Imágenes de escáner cerebral pueden utilizarse para identificar pacientes
El software de reconocimiento facial disponible comercialmente identificó con precisión a los pacientes basándose únicamente en sus resonancias magnéticas cerebrales. Christopher Schwarz, PhD. Del Centro de Investigación de Imágenes Avanzadas de Mayo Clinic, y sus colegas encontraron que dicho software hacía coincidir correctamente las imágenes de resonancia magnética con las fotos correspondientes en el 83% de los pacientes.
«Estamos estudiando posibles lagunas en la desidentificación mientras buscamos formas de mejorar estas técnicas».
El problema se aplica específicamente a los participantes del estudio que comparten datos de imágenes cerebrales para la investigación, no a las resonancias magnéticas realizadas como parte de las visitas de atención, según la carta al editor publicada en octubre.
Para probar que el software de reconocimiento facial realmente podría identificar a las personas por sus resonancias magnéticas, el equipo estudió a 84 participantes que se sometieron a una resonancia magnética cerebral en los últimos tres meses.
El software fue sorprendentemente hábil e identificó las imágenes, que estaban disponibles como parte de las bases de datos públicas de investigación.
«La tasa de coincidencia del 83% de nuestro estudio sugiere que el reconocimiento facial presenta un medio posible para volver a identificar a los participantes de la investigación a partir de sus resonancias magnéticas craneales».
Christopher Schwarz, PhD.
Con esto, se puede mantener la privacidad de los datos de los pacientes y utilizarlos de manera más eficaz para la investigación de enfermedades posibles.
¿Cómo funciona este software?
Figura 1. Uso de software de reconocimiento facial para identificar a los participantes del estudio a partir de imágenes por resonancia magnética. [1]
En la figura 1 se muestra cómo el reconocimiento facial podría usarse hipotéticamente para identificar a los participantes del estudio. El software de representación tridimensional (3D) puede generar reconstrucciones faciales realistas a partir de datos de imágenes no identificados. Además, el software de reconocimiento facial puede identificar a los participantes comparándolos con fotografías disponibles públicamente de personas nombradas.
The New England Journal of Medicine. (2019, octubre). Identification of Anonymous MRI Research Participants with Face-Recognition Software. https://doi.org/10.1056/NEJMc1908881
