Studiare le risonanze magnetiche senza violare la privacy. È possibile con AnonyMI
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Contribuire alla ricerca senza violare la privacy dei malati. È questo lo scopo di AnonyMI, un software di de-identificazione realizzato da un gruppo di ricerca interdisciplinare dell’Università degli Studi di Milano.
Le neuroscienze moderne si basano sempre più su dati open source, ovvero raccolti e messi a disposizione della comunità scientifica liberamente e senza costi. Questo permette la formazione di grandi archivi, i così detti "big data", che permettono a loro volta di effettuare studi su quantità di dati altrimenti non collezionabili da un singolo laboratorio.
Quando però si parla di dati neuroscientifici raccolti da soggetti umani, soprattutto nel caso di pazienti neurologici o psichiatrici, la condivisione del dato si scontra con la necessità di garantire livelli di privacy conformi alla normativa vigente, che per la comunità europea è il GDPR (General Data Protection Regulation). Questo risulta chiaramente ancor più fondamentale nel caso delle neuroimmagini. Nello specifico, immagini di risonanza magnetica, prima di essere condivise devono essere rese anonime, o meglio “de-identificate”, in quanto è possibile da queste immagini ricostruire in 3D le fattezze del paziente, violandone di conseguenza la privacy.
La gran parte degli strumenti per la de-identificazione oggi disponibili, presentano diversi problemi: per esempio distorcono le immagini in maniera significativa (ad esempio rimuovendo totalmente la porzione di immagine relativa all'area del viso) limitandone il riutilizzo, o sono di difficile fruizione e, soprattutto, non sono mai stati validati con esperimenti ad hoc.
Il nuovo strumento promette di rispondere a queste lacune.
AnonyMI (il nome viene da Anonymize + UniMI) è basato su algoritmi normalmente utilizzati in ambiti differenti, come ad esempio l'analisi di dati elettrofisiologici, permette di de-identificare immagini di risonanza magnetica in modo rapido ed efficace e permette di modificarle senza distorcerle eccessivamente, garantendone quindi il riutilizzo in ambito scientifico in formato anonimo.
Il lavoro, inoltre, presenta una comparazione tra i metodi esistenti, valutandone l'efficacia in termini di capacità di de-identificazione mediante test ad hoc svolti da un campione significativo di soggetti.
AnonyMI è stato sviluppato nell’ambito del progetto europeo Human Brain Project, è open source ed è stato presentato sulla rivista Human Brain Mapping.