La recopilación de suficientes datos sin sesgo de distribución es esencial para mejorar el rendimiento del análisis de inteligencia artificial (IA). Se requiere tecnología de inteligencia artificial para recopilar datos dispersos en múltiples instituciones y realizar análisis integrados de manera segura mientras se mantiene confidencial cierta información, como la información personal y los conocimientos técnicos. Específicamente, se cree que el uso de datos está restringido si la información personal está involucrada y es identificable en los datos compartidos.
Un equipo de investigación ha desarrollado una tecnología de IA segura llamada «análisis de colaboración de datos no fácilmente identificables» que comparte solo datos abstractos que no se pueden identificar fácilmente con los datos originales y permite el análisis integrado de información personal en poder de múltiples partes, como empresas, gobiernos locales, hospitales y otras organizaciones. Su trabajo se publica en la revista Fusión de información.
El equipo ha introducido un marco para las definiciones matemáticas de datos fácilmente identificables. Posteriormente, el equipo ha propuesto un algoritmo de análisis integrado que comparte solo los datos resumidos que no se pueden identificar fácilmente con los datos originales. Esto permitirá que se utilicen más datos en el análisis que involucre información personal, lo que, a su vez, se espera que mejore significativamente la precisión del análisis de IA.
Las aplicaciones específicas incluyen la predicción de enfermedades a través de la estimación de factores de riesgo a través del análisis integrado de datos de pruebas y medicamentos de múltiples instituciones médicas y la mejora de la eficacia educativa a través del análisis integrado de datos de estudiantes de múltiples instituciones educativas. Se anticipa que esta tecnología facilitará el desarrollo de una nueva plataforma que recopila información personal de alta calidad de varias instituciones mientras protege los datos originales y emplea IA para un análisis integral de datos.
Más información:
Akira Imakura et al, análisis de colaboración de datos no fácilmente identificables para múltiples conjuntos de datos, incluida la información personal, Fusión de información (2023). DOI: 10.1016/j.inffus.2023.101826
Citación: Tecnología de inteligencia artificial para un análisis integrado más seguro de datos en poder de múltiples organizaciones (23 de junio de 2023) recuperado el 23 de junio de 2023 de https://techxplore.com/news/2023-06-ai-technology-safer-analysis-held.html
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