Top 5 des utilisations informatiques confidentielles dans le domaine de la santé
Le big data rencontre les données privées dans une tempête parfaite pour les soins de santé. Les fournisseurs d’informatique confidentielle affirment qu’ils rendront le cloud plus sûr pour les données médicales.
Les informations médicales sont personnelles et privées. Pour des raisons à la fois juridiques et éthiques, il est essentiel de le maintenir ainsi. Les réglementations gouvernementales telles que HIPAA ont fait la une des journaux ces derniers temps, mais les entreprises technologiques étudient toujours comment les mettre en œuvre.
De nombreuses entreprises essaient de conditionner la confidentialité de différentes manières. L’informatique confidentielle est une initiative dont on parle souvent dans le même souffle que la confidentialité des informations personnelles et des patients et est devenue une nouvelle frontière pour les fournisseurs de cloud.
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L’informatique confidentielle vise à protéger les données en transit, en cours d’utilisation et au repos, en combattant les attaquants qui utilisent le scraping de mémoire pour infiltrer les données en cours d’utilisation. Cela peut impliquer l’intelligence artificielle ou l’apprentissage automatique et peut fonctionner avec des serveurs traditionnels ou des machines virtuelles, mais la définition est suffisamment large pour inclure de nombreux outils et approches différents. Il s’agit souvent d’un environnement d’exécution fiable qui protège les données des influences extérieures.
L’informatique confidentielle permet également aux développeurs d’algorithmes d’IA de partager de grands ensembles de données sans partager d’IP. C’est souvent là qu’il se croise avec les soins de santé, car les informations sur les patients et les grands ensembles de données de boîte noire partagés seraient autrement une combinaison délicate. L’informatique confidentielle a plusieurs applications dans le domaine de la santé.
Top 5 des cas d’utilisation de l’informatique confidentielle dans le domaine de la santé
1. Se protéger des cyberattaques
En général, l’informatique confidentielle est une nouvelle façon de penser à la protection des données. La protection des informations privées sur les patients est une priorité absolue pour les hôpitaux et autres organisations de soins de santé afin de maintenir la confiance et de respecter les réglementations gouvernementales.
Pendant ce temps, les attaquants ont commencé à cibler les données en déplacement. Microsoft Azure montre comment le chiffrement et l’attestation TLS sont utilisés pour protéger les informations des patients, exécuter l’apprentissage automatique sur des informations sensibles ou exécuter des algorithmes sur des ensembles de données chiffrés à partir de nombreuses sources sans ouvrir de porte aux attaquants. Il réduit la surface d’attaque visible de l’extérieur.
Fortanix démontre l’utilisation de l’informatique confidentielle dans la sécurité des soins de santé en adoptant les extensions Intel Software Guard. Cela crée un TEE basé sur le matériel ou une enclave de mémoire autour de l’ordinateur où la charge de travail AI est isolée et traitée. Cette enclave existe entièrement séparément du système d’exploitation hôte, de l’hyperviseur, de l’utilisateur racine et des applications homologues exécutées sur le même processeur.
J’en dirai plus sur l’IA plus tard, mais l’informatique confidentielle est également appliquée pour devancer les attaques contre les dispositifs médicaux IoT et les données cloud.
2. Respecter les réglementations de l’industrie
Les services informatiques confidentiels sont bien conscients des nombreuses réglementations de l’industrie concernant les données des clients. Par exemple, HIPAA établit des règles spécifiques pour le cloud computing.
IBM dit avoir intégré cette compréhension dans l’informatique confidentielle dès le début. Leur SDK iOS Hyper Protect pour Apple CareKit crypte les données pour la plate-forme de développement d’applications de santé open source. Il peut être utilisé pour des plans de soins dynamiques, le suivi des symptômes et la connexion aux équipes de soins, ce qui peut impliquer le déplacement d’informations personnelles sensibles d’un endroit à un autre au cours du travail de soins de santé.
3. Sécuriser la recherche en IA
Les travailleurs de la santé peuvent utiliser l’IA pour aider les infirmières et les médecins dans leurs tâches quotidiennes, analyser de grandes quantités de données pour améliorer la détection précoce des maladies grâce à la reconnaissance des formes, surveiller les conditions cardiaques et former les professionnels de la santé. Naturellement, on craint de créer d’énormes volumes de données dans un cadre très privé. L’informatique confidentielle peut y contribuer.
Récemment, Microsoft s’est associé à BeeKeeperAI pour permettre aux développeurs d’IA d’y accéder via l’environnement informatique confidentiel Azure.
L’opportunité pour l’IA de permettre la fourniture de meilleurs résultats de soins de santé continue de croître de façon exponentielle, mais les développeurs sont limités par l’accès aux ensembles de données critiques pour former et déployer leurs algorithmes, a déclaré John Doyle, directeur mondial de la technologie chez Microsoft, dans un communiqué de presse de BeeKeeperAI. Nous sommes heureux de nous associer à BeeKeeperAI pour aider le secteur de la santé à développer la compréhension et l’expertise dont il a besoin pour tirer parti de l’informatique confidentielle dans l’innovation des soins de santé.
4. Traçage sécurisé des contacts
La recherche des contacts est devenue une expression courante après COVID-19. Intel note que l’informatique confidentielle basée sur la blockchain est dans ce cas l’épine dorsale de MicrobeTraceNext, un projet d’IA réalisé en collaboration avec Intel et Leidos.
Deux clés de blockchain et un contrôle de sécurité basé sur les rôles protègent les PII. Les plates-formes de processeur Intel Xeon Scalable permettent le chiffrement basé sur le registre, ce qui rend tous les accès aux données et les mouvements de données entièrement auditables et traçables et toutes les transactions immuables. L’informatique confidentielle améliore la recherche sécurisée des contacts au niveau régional ou national.
5. Imagerie médicale sécurisée
Intel a également noté que l’imagerie médicale peut bénéficier de l’informatique confidentielle. Ils ont contribué aux processeurs Intel Xeon Scalable et à l’accélération de l’IA pour Federated Learning, un projet de confidentialité qui a permis à trois hôpitaux de partager un modèle d’IA commun sans partager les PII. Chaque hôpital a formé son modèle d’IA localement, puis a agrégé ces données sur un serveur central dans le cloud. L’agrégation a fait en sorte que le modèle puisse s’améliorer en fonction des trois hôpitaux.
Aucune information sur le patient ni la propriété intellectuelle du modèle d’IA elle-même n’ont été partagées. Cette distinction a été rendue possible par l’informatique confidentielle d’Intel. Le modèle d’IA, qui a été formé pour diagnostiquer les images médicales, apprenait des trois hôpitaux tout en étant protégé contre les yeux extérieurs.
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