“De-identificare” le risonanze magnetiche mantenendo inalterate le immagini grazie a un metodo gratuito, in modo da formare grandi archivi che permettono a loro volta di effettuare studi su quantità di dati altrimenti non collezionabili da un singolo laboratorio, rispettando la normativa europea sulla privacy: si tratta di AnonyMI, un metodo di de-identificazione realizzato da un gruppo di ricerca interdisciplinare dell’Università degli Studi di Milano.
Il lavoro che ha portato alla realizzazione di AnonyMI, coordinato da Andrea Pigorini del Dipartimento di Scienze Biomediche e Cliniche “L.Sacco”, è stato pubblicato su “Human Brain Mapping”. Nasce da un’idea di Ezequiel Mikulan, assegnista di ricerca e primo autore del paper, e dalla collaborazione tra il Dipartimento di Scienze Biomediche Cliniche “L.Sacco”, il Dipartimento di Scienze Giuridiche “Beccaria” e l’Ospedale Niguarda 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. 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 di un soggetto, violandone di conseguenza la privacy.
Attualmente esistono alcuni strumenti per la de-identificazione, che tuttavia presentano una serie di problemi. Innanzitutto distorcono le immagini in maniera significativa limitandone il riutilizzo, in secondo luogo sono di difficile fruizione e, soprattutto, non sono mai stati validati con esperimenti ad hoc.
AnonyMI, sviluppato nell’ambito del progetto europeo Human Brain Project e basanto 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.
