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A GMV lança a "uTile" para acelerar o uso da inteligência artificial fiável

09/09/2020
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Permite alcançar o equilíbrio entre uma privacidade estrita dos dados e a possibilidade de utilizá-los de forma colaborativa, cumprindo as normas em vigor

Realiza cálculos de forma segura e privada sobre dados distribuídos, sem expô-los nem movimentá-los para o exterior das organizações

A sua aplicação em sectores como o da saúde, o financeiro, dos seguros, dos serviços ou industrial representaria um importante passo em frente para a elaboração de modelos de aprendizagem automática

A ética e a privacidadee dos dados constituem condições imprescindíveis para tornar fiável a utilização da inteligência artificial (IA) por parte das organizações. Para que a implantação da IA por parte dos diferentes sectores se acelere e aproveite todo o seu potencial, é necessária uma melhoria dos algoritmos de aprendizagem automática, sem comprometer a confidencialidade dos dados. Todavia, será utópico o equilíbrio entre a privacidade e a possibilidade de utilização dos dados? Como resposta a esta pregunta, a multinacional tecnológica GMV acaba de apresentar as uTile PET (Privacy-Enhancing Technologies): solução que nos permite realizar cálculos de forma segura e privada sobre dados distribuídos, sem expô-los nem movimentá-los para o exterior das organizações.

A solução

uTile permite aproveitar dados confidenciais para melhorar algoritmos de aprendizagem automática e modelos analíticos, cumprindo a todo o momento os requisitos organizativos, garantindo a privacidade dos dados, e as normativas vigentes. José Carlos Baquero, director de Inteligência Artificial e Big Data de Secure e-Solutions da GMV, declarou a este respeito: «Com a uTile não necessitamos de escolher entre a privacidade dos dados e a possibilidade de utilizá-los, uma vez que recorre a métodos criptográficos avançados que mantêm os dados encriptados enquanto são realizadas todas as computações necessárias. Desta forma, a uTile proporciona a possibilidade de os dados sensíveis das organizações nunca serem expostos nem transferidos através de departamentos, organizações ou países distintos. Além disso, nem sequer os proprietários dos dados terão que confiar os seus dados a terceiros. Estes mantêm-se protegidos atrás de controlos internos das organizações, seja on-premise ou na nuvem, e a informação sensível permanece privada durante a computação que for realizada».

Por um lado, são gerados cada vez mais dados que contêm informação sensível e privada e, por outro, as organizações utilizam cada vez mais analítica avançada cujos algoritmos utilizam dados, de boa e de má qualidade, com as suas restrições de segurança e privacidade, etc., e os cientistas de dados têm por vezes problemas para aceder a essa informação.

Segundo o Fórum Económico Mundial, no seu relatório “Transforming Paradigms: A Global AI in Financial Services Survey”, publicado no passado dia 29 de Fevereiro de 2020, destacava que os requisitos para a protecção de dados e a sua partilha parecem constituir a primeira e, geralmente, a maior dificuldade regulatória para a implementação da IA.

No âmbito do programa do Ministério da Economia e Empresa de Tecnologias Habilitadoras Digitais, a GMV encontra-se a desenvolver o caso de utilização relacionado com a comparação da eficácia dos tratamentos clínicos, no qual os hospitais, centros de saúde, centros de investigação e indústrias farmacêuticas têm a necessidade de agrupar os resultados de saúde para obter melhores conclusões relativamente à eficácia dos tratamentos. Todavia, os dados dos pacientes encontram-se especialmente protegidos pelo RGPD e complementarmente em Espanha pela Lei da Autonomia do Paciente. Com a uTile podemos partilhar informação tão útil como a sobrevivência, o valor dos biomarcadores, o pronóstico, a idade média dos pacientes, entre outras, dos tratamentos clínicos.

Finalmente, todas as organizações podem beneficiar da uTile que (que visa o equilíbrio entre privacidade e utilização de dados) ao partilhar dados e inclusivamente monetizar de forma segura o conhecimento baseado em dados, graças à computação encriptada, respeitando a privacidade das fontes de dados distribuídas e facilitando o intercâmbio seguro de informações.

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