Itongadol.- Los dispositivos médicos que son vulnerables a los ataques cibernéticos y los virus informáticos ahora tienen una nueva línea de protección, junto con los pacientes que dependen de ellos, ya que los investigadores de la Universidad Ben-Gurion del Negev han desarrollado un firewall inteligente para detectar instrucciones anómalas y filtrarlas.
Los hospitales modernos utilizan una variedad de dispositivos computarizados para tratar a los pacientes, desde CT (tomografía computarizada) y MRI (imágenes por resonancia magnética) hasta máquinas de ultrasonido. Los dispositivos están controlados por instrucciones enviadas desde una PC host, lo que los deja vulnerables a la manipulación por instrucciones anormales o anómalas debido a ataques cibernéticos, errores humanos o un virus en el software de la PC host.
Estas instrucciones anómalas son potencialmente desastrosas para los pacientes, dejándolos vulnerables a la sobreexposición a la radiación, la manipulación de los componentes del dispositivo o una imagen falsa dentro de las imágenes médicas.
Sin embargo, el candidato a doctorado Tom Mahler, bajo la supervisión de BGU Profs. Yuval Elovici y el profesor Yuval Shahar en el Departamento de Ingeniería de Sistemas de Información y Software (SISE) de BGU, han desarrollado un programa de inteligencia artificial que analiza las instrucciones enviadas por la PC host al dispositivo, lo que permite a los técnicos eliminar las malas instrucciones.
El programa utiliza dos tipos de filtro, descritos como una «arquitectura de capa de duelo», como explicó Mahler: «La arquitectura se centra en detectar dos tipos de instrucciones anómalas: (1) instrucciones anómalas libres de contexto (CF) que son valores poco probables o instrucciones tales como dar 100 veces más radiación que la típica, e (2) instrucciones anómalas sensibles al contexto (CS), que son valores normales o combinaciones de valores, de parámetros de instrucción, pero se consideran anómalas en relación con un contexto particular, como no coinciden tipo de escaneo previsto, o que no coincida con la edad, el peso o el diagnóstico potencial del paciente.
“Por ejemplo, una instrucción normal destinada a un adulto podría ser peligrosa [anómala] si se aplica a un bebé. Estas instrucciones pueden clasificarse erróneamente cuando se usa solo la primera capa, CF; sin embargo, al agregar la segunda capa, CS, ahora se pueden detectar «.
El Dr. Erez Shalom, científico investigador senior del Centro de Investigación de Informática Médica de BGU, desempeñó un papel clave en la adquisición de los datos de tomografía computarizada que permitieron la nueva arquitectura computacional.
Mahler presentará su investigación, «Una arquitectura de doble capa para la protección de dispositivos médicos frente a instrucciones anómalas» el 26 de agosto en la Conferencia Internacional 2020 sobre Inteligencia Artificial en Medicina (AIME 2020).
La Asociación de Amigos Argentinos de la Universidad Ben-Gurión les desea un año pleno de prosperidad y salud. Shaná Tová!
