📊 Métricas de Performance
Accuracy
96.7%
Precisión del modelo en clasificación de variantes genómicas
Precision
95.4%
Tasa de verdaderos positivos
Recall
94.3%
Capacidad de detección de variantes
F1 Score
94.8%
Media armónica de precisión y recall
Bias Score
3.1%
Nivel de sesgo algorítmico detectado
Privacy Budget
7.6%
Utilización de presupuesto de privacidad (ε ≤ 0.1)
✅ Frameworks de Compliance
- EU AI Act (Regulation 2024/1689) - High-Risk AI System Classification
- ISO 42001:2023 - AI Management Systems
- ISO 23894:2023 - AI Risk Management with Monte Carlo Analysis
- GDPR (Regulation 2016/679) - Data Protection & Privacy
- ASVS 5.0 - Application Security Verification Standard
⚠️ Gestión de Riesgos (ISO 23894)
Sesgo Algorítmico
IMPACTO ALTO
Probabilidad: 5% |
Mitigación: Monitoreo continuo de sesgo en tiempo real, validación cruzada en múltiples demografías
Violación de Privacidad
IMPACTO MUY ALTO
Probabilidad: 1% |
Mitigación: Differential privacy (ε ≤ 0.1), encriptación homomórfica, federated learning
Falla del Sistema
IMPACTO MEDIO
Probabilidad: 2% |
Mitigación: Arquitectura redundante, failover automático, backup continuo
🏗️ Arquitectura Técnica
Federated Learning Core
Sistema de aprendizaje federado que permite análisis colaborativo entre múltiples instituciones preservando la privacidad de datos genómicos sensibles.
Tecnologías de Privacidad
- Differential Privacy - ε-differential privacy con ε ≤ 0.1
- Homomorphic Encryption - FHE para cómputo seguro
- Secure Multi-party Computation - Protocolos SMPC
- Federated Averaging - Agregación de modelos preservando privacidad
Seguridad (ASVS 5.0)
- V1: Arquitectura y Diseño
- V2: Autenticación y Gestión de Sesiones
- V3: Control de Acceso (RBAC)
- V4: Validación de Entrada y Codificación de Salida
- V14: Configuración y Dependencias
🎯 Casos de Uso
1. Investigación Genómica Colaborativa
Permite a instituciones médicas de todo el mundo colaborar en análisis genómicos sin compartir datos sensibles de pacientes.
2. Diagnóstico de Variantes Raras
Identificación de variantes genéticas raras mediante aprendizaje federado en datasets distribuidos globalmente.
3. Medicina de Precisión
Desarrollo de tratamientos personalizados basados en análisis genómico con protección de privacidad garantizada.
🚀 Powered by YatroSoft AION Protocol v4.0
Este sistema fue desarrollado usando el PROTOCOL-ALPHA (Scientific & Disruptive Development) del framework YatroSoft AION, que proporciona:
- ✓ Orquestación multi-agente con consenso automatizado
- ✓ Compliance automatizado con 15 frameworks regulatorios
- ✓ Análisis de riesgo Monte Carlo (ISO 23894)
- ✓ Gestión predictiva y observabilidad molecular
- ✓ Sistema de memoria persistente para contexto continuo