Google puede acceder a los datos del genoma de los pacientes. Que con eso?
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La inteligencia Artificial ya trabajan en beneficio de la salud pública en inglaterra, ya que DeepMind de Google proporciona tecnologías que ayudan a observar a los pacientes. Y de aquí resultó que Google se reunió con Genomic England, es una empresa creada por el ministerio de salud, para el desarrollo de 100 000 proyectos del genoma para discutir, ¿se puede participar DeepMind.
Si esto sucede, podrían disminuir los costos y acelerar la secuenciación genética — potencialmente en la ayuda de la ciencia y de su prosperidad. Pero ¿cuáles son los riesgos de la concesión a una empresa privada de acceso a información confidencial de la información genética?
La Secuenciación del genoma tiene un enorme potencial — se puede dar la clave para mejorar nuestra comprensión de una amplia variedad de enfermedades, incluyendo el cáncer, y finalmente ayudar a encontrar un tratamiento para ellos. El proyecto de 100.000 genomas (100 000 Genomes Project) fue creado por el gobierno inglés para la secuenciación de los genomas de 100 000 personas, como se puede entender desde el título. Y esto no se limita. En un nuevo informe médico en jefe del reino unido sally davies, se propone la extensión del proyecto.
Sin Embargo, la declaración del ministerio de salud en respuesta a una solicitud de libertad de información, dio a entender que la decisión ya tomada. El ministerio informó que el proyecto se integra en un único nacional de la base de datos genómicas. El propósito de esto es el apoyo de la "atención de la salud y de la investigación, así como en la aceleración de uso industrial". Aunque el proyecto es inevitable que supere las 100 000 genomas, no creemos que es necesario establecer un límite sobre la cantidad de genomas, que puede incluir".
El Costo de la secuenciación del genoma en las escalas nacionales increíble. El primer genoma humano fue secuenciado por 3 mil millones de dólares. Pero ya después de veinte años de Illumina, que es el responsable de la secuenciación en el proyecto de 100 000 Genomes, produjo el genoma de 1000 dólares, sorprendentemente скостив gastos. La aplicación de la máquina de aprendizaje en la genómica — es decir, el total de la inteligencia artificial — tiene el potencial de reducir significativamente los costos y la siguiente. Construyendo neuronal en la red, estos algoritmos pueden interpretar de un montón genéticos, ambientales y de salud de los datos para predecir el estado de salud de una persona, por ejemplo, el riesgo de un ataque al corazón.
DeepMind ya está trabajando con el ministerio de salud de inglaterra. En el marco de la alianza con varios трастами, la compañía ha creado una gran variedad de plataformas, aplicaciones y sistemas de aprendizaje automático para la monitorización de pacientes de diferentes maneras y prevención de la clínica de grupos en situación de riesgo.
Pero todo esto es muy discutible. La compañía anuncia el lanzamiento de la primera ola de cooperación en febrero de 2016, afirmando que crea una aplicación que le ayudará a otro personal de monitorear a los pacientes con enfermedad renal. Sin embargo, más tarde se reveló que el acuerdo va más allá de esas condiciones y ofrece DeepMind Health acceso a grandes cantidades de datos de los pacientes incluidos, entre otras cosas, de los registros médicos de 1,6 millones de pacientes. Han surgido la hipótesis de que durante la transmisión de datos se ha infringido la ley. La compañía afirmó que los datos de los pacientes "nunca estarán relacionados con los productos de Google, los servicios o el comercio".
Google sigue insistiendo en la digitalización de los datos de los pacientes. Los representantes de Google y Genomics England reunieron para discutir sobre "el uso de DeepMind, entre otras cosas," para el análisis genómico de datos.
Davies insiste en que estos datos deben permanecer en el anonimato. El ministerio de salud siempre promete que los datos utilizados en estas iniciativas, siempre serán anónimas. Otra pregunta que surge en relación con este, si deben mantenerse como tal, si el trabajo con los algoritmos de la inteligencia artificial puede y debe ser útil para el análisis de estos datos?
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