Início Comunicação Notícias Para trás New search Date Min Max Aeronáutica Setor Automóvel Corporativo Cibersegurança Defesa e Segurança Financeiro Saúde Indústria Sistemas inteligentes de transporte Serviços públicos digitais Serviços Espaço Saúde A GMV no Fórum de Segurança e Proteção de Dados de Saúde 22/02/2023 Imprimir Partilhar A Sociedade Espanhola de Informática da Saúde (SEIS) celebrou, nos passados dias 15 e 16 de fevereiro, a XX edição do Fórum de Segurança e Proteção de Dados de Saúde, na qual o cientista de dados da GMV, Pablo González, ofereceu uma palestra sobre a proposta da empresa para a investigação federada com dados de saúde no âmbito do Espaço de Dados Nacional de Saúde, aplicando a ferramenta desenvolvida pela empresa, uTile. Como expôs González, do ponto de vista tecnológico, “os Espaços de Dados de Saúde Nacional e Europeu vão representar grandes desafios no momento de definir um modelo de governo federado suficientemente flexível para dar espaço a todos os requisitos e preferências das diferentes comunidades e estados membros”. Na sua opinião, “esta governança será muito mais simples se conseguirmos harmonizar os conjuntos de dados sanitários usando um modelo de dados comum como OMOP”. Para além disso, esta aproximação irá trazer “muitas mais vantagens no momento de desenvolver os casos de uso, uma vez que iremos precisar de dar um passo mais além da interoperabilidade e começar a falar de semântica.” Na mesa de debate foi argumentada a necessidade de agilizar e facilitar os processos de aprovação de projetos de investigação pelos comités éticos. Como assinalou o cientista de dados da GMV, “será necessária melhor formação no âmbito do cumprimento das equipas técnicas e formação em tecnologia para os DPO”. Ao mesmo tempo, destacou “nós pensamos que as tecnologias de melhora da privacidade (Privacy Enhancing Technologies) podem ajudar a superar estas barreiras, tal como estamos a explorar no projeto TARTAGLIA”. Devemos recordar que a GMV concebeu uTile PET, uma solução que permite realizar cálculos de forma segura e privada sobre dados distribuídos, sem os expor nem os mover das organizações. Esta solução aproveita os dados confidenciais para melhorar os algoritmos de Machine Learning e modelos analíticos, cumprindo em todo o momento os requisitos organizativos, garantindo a privacidade dos dados, assim como dos regulamentos vigentes. Imprimir Partilhar Related Saúde 38º AMETIC Encontro da Economia Digital e das Telecomunicações #Santander38 02 Set - 04 Set 9h00 – 14h00 Saúde III Jornada HealthTech Observer: “Inteligência Artificial aplicada ao diagnóstico radiológico” 13 Maio 10 - 13 h. SaúdeIndústriaServiços AMETIC Artificial Intelligence Summit 2024 #AIAMSummit24 09 Maio