Computação federada propõe nova “rota” para uso de IA na área de saúde

O uso de IA na saúde depende de informações que costumam estar espalhadas entre hospitais, laboratórios, universidades e sistemas públicos. Em vez de levar esses dados para uma grande base central, a computação federada propõe outro caminho: executar análises e modelos nos ambientes onde as informações já estão armazenadas.

A ideia é permitir a colaboração entre instituições sem que cada uma deixe de controlar seus próprios prontuários, bancos de dados e regras de acesso.

Para o fundador do ConvergeLab, Ronaldo Pedro da Silva, esse é o ponto de partida da plataforma ConvergeCore, concebida pela organização para viabilizar processamento distribuído. “Em vez de mover os dados até a computação, procuramos levar a computação até os dados”, pontua.

Na prática, a proposta reúne modalidades diferentes. Na análise federada, uma instituição executa localmente uma consulta ou algoritmo autorizado e retorna resultados permitidos, como indicadores ou estatísticas agregadas.

No aprendizado federado, por sua vez, o modelo é treinado ou validado com dados mantidos na origem.

“São, portanto, modalidades complementares”, observa Silva.