Privacidad diferencial (Differential Privacy)

Una técnica matemática que permite entrenar modelos de IA con datos sensibles garantizando que el modelo no puede 'recordar' ni revelar información individual. Protege la privacidad sin sacrificar la utilidad del modelo.

Como hacer una encuesta anónima: los resultados agregados son útiles, pero nadie puede saber qué respondió una persona concreta. La privacidad diferencial aplica este principio matemáticamente al aprendizaje automático.

Los hospitales pueden colaborar para entrenar un modelo de detección de cáncer sin compartir datos de pacientes entre sí, usando privacidad diferencial. Cada hospital solo comparte patrones estadísticos protegidos.