Investigador de FUNIBER propone un modelo para autenticar usuarios médicos basado en roles

Investigador de FUNIBER propone un modelo para autenticar usuarios médicos basado en roles

El Dr. Daniel Gavilanes Aray, director del Centro Tecnológico de la Fundación Universitaria Iberoamericana (FUNIBER), participa en un estudio que propone un modelo para la autenticación de identidades basada en roles, con el fin de garantizar la protección de los datos del paciente en un entorno médico. 

El Internet de las Cosas (IoT) ha revolucionado la conectividad al integrar dispositivos físicos dispersos geográficamente en una vasta red. Esto facilita aplicaciones como hogares inteligentes, vigilancia remota, ciudades inteligentes y sistemas de salud avanzados. Se anticipa que para 2025, el número de dispositivos IoT alcanzará los 41.6 mil millones a nivel mundial, con un crecimiento exponencial en los años venideros. 

Una aplicación destacada del IoT es el Internet de las Cosas Médicas (IoMT), que conecta dispositivos y aplicaciones médicas al sistema de salud a través de la red IoT. Pacientes con condiciones cardíacas, renales, neurológicas y crónicas son monitoreadas mediante sensores que utilizan tecnologías como ZigBee, WiFi y RFID. Estos dispositivos recopilan datos vitales, ofreciendo monitoreo en tiempo real y aliviando la carga del personal médico. 

Los sensores portátiles son esenciales para los pacientes con enfermedades crónicas, generando grandes volúmenes de datos útiles para la investigación en diversas áreas médicas. Estos datos pueden almacenarse en la nube, como Amazon Web Services, para su análisis y distribución. La computación en la nube es fundamental en sistemas de salud IoMT, permitiendo una gestión eficiente de registros y servicios médicos. 

Seguridad y privacidad en IoMT 

A pesar de sus beneficios, los dispositivos IoMT presentan desafíos de seguridad. Hay personas malintencionadas que pueden atacar la red a través de sensores y comprometer la integridad de los datos del paciente. La tecnología blockchain ha surgido como una solución para proteger estos datos sensibles, asegurando su privacidad y seguridad. También permite un almacenamiento seguro de los datos en un libro mayor distribuido, y su uso se extiende a campos como la medicina, el transporte y la agricultura. 

No obstante, la gestión de acceso a los datos médicos sigue siendo compleja. El personal médico puede necesitar diferentes niveles de acceso, lo que requiere un sistema de autenticación y autorización eficiente. Con ese objetivo, el estudio propone un enfoque basado en roles para autenticar usuarios médicos con dispositivos IoMT, reduciendo la carga administrativa y asegurando que solo usuarios autorizados accedan a los datos necesarios. 

Resultados principales del estudio

Para validar la efectividad del modelo, los investigadores realizaron simulaciones en la blockchain de Infura utilizando Solidity y Python. Los resultados demostraron que este modelo implementa con éxito la autorización basada en roles y la autenticación de múltiples entidades. El propietario de los datos médicos tiene el control total sobre los derechos de acceso y puede otorgar o revocar el acceso en cualquier momento.  Esto garantiza la privacidad y la seguridad de los datos del paciente, al tiempo que facilita el acceso rápido y fácil a los datos necesarios para el tratamiento médico. 

En comparación con los sistemas blockchain existentes que carecen de estas características, el modelo muestra una latencia mínima, asegurando un acceso eficiente y seguro a los datos médicos. Este modelo ofrece una solución prometedora para autenticar a los usuarios médicos basados en roles para dispositivos de IoMT con la ayuda de blockchain. Al aprovechar esta tecnología, el modelo mejora la privacidad de los datos, la seguridad y el control de acceso en el sistema de atención médica. 

En conclusión, esta investigación contribuye a los esfuerzos en curso para aprovechar el potencial de los dispositivos IoT en la optimización de los servicios de atención médica, al tiempo que aborda los complejos desafíos de seguridad asociados con el acceso a los datos y la privacidad. 

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