Qué tan rápido se está haciendo posible la investigación de COVID-19 …


Cuando Intel y Leidos establecieron un «entorno de ejecución confiable» para permitir que un grupo amplio de investigadores compartiera de forma segura y computara de forma confidencial datos del mundo genuine, no fue un logro menor.

(Imagen: bestber a través de Adobe Stock)

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Los virus son cosas resbaladizas. Se adaptan y cambian y, a veces, te sorprenden con un nuevo truco en la naturaleza: una mutación, un efecto secundario poco común que no produjeron por primera vez en un laboratorio. Estas sorpresas son parte de por qué es tan importante que los investigadores médicos recopilen y compartan datos del mundo serious sobre lo que está experimentando una población diversa de pacientes en este momento, fuera de un laboratorio, para que se pueda encontrar rápidamente el mejor tratamiento.

Sin embargo, históricamente, compartir y computar grandes conjuntos de datos de forma segura ha sido un proceso torpe, arduo e incluso imposible. Hace que la investigación médica colaborativa sea más difícil y ralentiza la capacidad de la comunidad médica para responder a los datos del mundo authentic.

Entonces, cuando Intel y Leidos establecieron un «entorno de ejecución confiable» que permitió a un amplio grupo de investigadores compartir de forma segura y computar confidencialmente datos del mundo genuine sobre COVID-19, no fue un logro menor.

La forma recurring
«Hay una multitud de desafíos» para este tipo de investigación, dice Chetan Paul, CTO de Leidos, un integrador de sistemas de TI y proveedor de servicios.

Como explica Paul, la mayoría de los pacientes tienen varios proveedores: un dentista, un oculista, un médico generalista, un cardiólogo, and many others. Cada médico tendrá su propio sistema. Ciertos registros de salud, como imágenes médicas o datos de ADN, son archivos muy grandes. Existen regulaciones estrictas que protegen la privacidad y restringen la portabilidad de los datos de salud.

El primer desafío es el dolor de cabeza administrativo de obtener acuerdos de uso compartido y uso de datos punto a punto con cada proveedor, dice Paul.

«Luego, ponen en condiciones que tienes que identificar los datos y &#39los datos no pueden salir de mi entorno, por lo que tienes que ejecutar tu trabajo en mi entorno, usar los datos en mi formato tal cual&#39», dice.

Analizar datos de salud holísticos es una tarea complicada para un solo paciente. Ahora multiplique eso por decenas de miles de sujetos de prueba necesarios solo para un ensayo clínico.

Puede ser insoportable. Pero es necesario.

«Para hacer su estudio, debe obtener una imagen completa del ciclo de vida de los pacientes y la población», dice Paul. «Pero los silos de datos que se crean para (cada) paciente person están separados, y es una tarea casi imposible llevarlos a todos a la misma ubicación centralizada».

Entonces, en lugar de arrastrar datos pateando y gritando desde varias ubicaciones para analizarlos en un lugar central, dice Paul, ¿por qué no realizar análisis en todas esas ubicaciones y llevar los resultados a una ubicación central segura?

«Eso les daría la seguridad de que sus datos están segregados, seguros en su entorno y que estoy trabajando de manera segura», dice Paul. «En lugar de luchar en contra el problema, tomamos señales de el problema. Y ahí es donde la tecnología Intel encajaba perfectamente «.

Un ajuste perfecto
Leidos construyó esta solución de análisis multiparte sobre Intel Software Guard Extension (SGX) en el nuevo procesador escalable Intel Xeon de tercera generación, cuyo nombre en código es Ice Lake, que se lanzó oficialmente en abril.

SGX protege los datos en uso, no solo en tránsito o en almacenamiento. Los desarrolladores pueden dividir la información confidencial en «entornos de ejecución confiables» (o «enclaves»), que son áreas en la memoria del procesador que solo permiten el acceso mediante código autorizado. Los enclaves están aislados del resto del entorno para garantizar que la información transmitida esté encriptada y solo se pueda decodificar una vez dentro del enclave.

Elimina la necesidad de mover los datos, explica Chris Gough, gerente basic mundial de ciencias de la salud y la vida de Intel.

«Entonces, si puede tomar un algoritmo, cifrarlo en un contenedor seguro, enviar ese algoritmo o aplicación al punto final donde residen los datos y ejecutarlo allí, no solo está mejorando la seguridad, sino que también está logrando un muchos otros beneficios, como que no es necesario duplicar los datos, lo que, por supuesto, aumenta la superficie de ataque «, dice.

Esto no es solo un beneficio para los administradores de los datos de salud protegidos, dice, sino también para los desarrolladores que desean proteger su propiedad intelectual mientras realizan cálculos sobre los datos.

¿Es este cifrado homomórfico? No exactamente. Pero ambos entran en la categoría de aprendizaje automático que protege la privacidad.

«Un atributo del cifrado homomórfico tal como existe hoy en día es que es bastante costoso desde el punto de vista informático», dice Chris Gough, gerente normal mundial de ciencias de la salud y la vida de Intel. «Creo que SGX está mejor preparada para cumplir con una gran cantidad de casos de uso más convencionales en la actualidad».

La generación Ice Lake de procesadores escalables Intel Xeon es un gran paso adelante para SGX, dice Gough, porque lleva SGX a un servidor convencional y permite tamaños de enclave más grandes.

«Creo que SGX en su instanciación anterior realmente no tenía espacio para brillar», dice Gough. «Esos casos de uso de análisis ricos en datos, IA que realmente se benefician de la computación confidencial, SGX y arquitecturas federadas estaban limitados por el tamaño de enclave más pequeño que estaba disponible anteriormente».

Este tamaño de enclave es el issue que cambia las reglas del juego para casos de uso como Leidos y otros en las ciencias de la vida.

«Hay una razón por la que (el proyecto Leidos) está sucediendo ahora y no hace dos años», dice. «Creo que algunos segmentos de los proyectos (en salud y ciencias de la vida) que se han estancado o no han comenzado debido a &#39preocupaciones de interoperabilidad&#39 no siempre se refieren a la interoperabilidad. Creo que son los derechos de datos. datos regulados. Se trata de preocupaciones en torno a la propiedad intelectual del software que se ejecuta contra esos datos.

«Así que ahora», continúa, si un desarrollador «puede tomar sus algoritmos, cifrarlos en un contenedor, enviar ese contenedor directamente a un entorno de ejecución confiable en el centro de datos de otra persona, y ese algoritmo … puede ejecutarse contra esos datos en ese entorno de ejecución donde ni el propietario de los datos puede acceder o ver ese algoritmo y el propietario del algoritmo no puede ver los datos y los resultados pueden enviarse de vuelta, es un cambio de paradigma que permite un nivel de colaboración entre los principales investigadores, Los principales proveedores de atención médica y las empresas de biotecnología colaborarán de formas que antes no eran posibles. Y creo que realmente también servirá para acelerar el desarrollo de la adopción de la IA en toda nuestra industria «.

Ayudando a la cura
Tanto Paul de Leidos como Gough de Intel dicen que están agradecidos por la oportunidad de apoyar la investigación de vacunas de cualquier manera.

«La fuerza laboral de estas agencias (de investigación) ha trabajado incansablemente», dice Paul, «y hemos sido, diría yo, privilegiados y afortunados de ayudarlos de cualquier manera posible».

Gough trabajó en la iniciativa tecnológica de respuesta ante pandemias de Intel, que ya aprobó más de 200 propuestas de colaboraciones tecnológicas.

«Ya puedo decir que probablemente será el punto culminante de mi carrera», dice.

Sara Peters es editora senior de Dark Reading through y anteriormente editora en jefe de Organization Performance. Antes de eso, fue editora senior del Laptop Protection Institute, escribiendo y hablando sobre virtualización, administración de identidades, leyes de ciberseguridad y una miríada de … Ver biografía completa

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