Nova técnica de aprendizado pode impulsionar uso da IA na medicina

Um dos obstáculos no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico médico é a necessidade de treinamento dos algoritmos com imensas quantidades de dados obtidos em diversas instituições, o que pode levantar questões quando à privacidade dos dados dos pacientes.

Um novo modelo de treinamento chamado "aprendizado federado" promete resolver este problema, segundo um estudo publicado nesta terça-feira na revista Scientific Reports por Spyridon Bakas, Ph.D., instrutor de Radiologia, Patologia e Medicina Laboratorial da Escola Perelman de Medicina da Universidade da Pensilvânia.

Neste modelo o treinamento do algoritmo é feito em múltiplos dispositivos ou sistemas descentralizados usando dados locais, sem compartilhá-los. Depois de treinado, o modelo pode ser enviado para um servidor central, onde é compartilhado com outros usuários.

Os vários modelos são então consolidados em um "modelo de consenso", com o conhecimento de todos os testes. É a mesma técnica usada pelo Google para melhorar as sugestões de digitação em seu teclado para Android, o Gboard.

Fonte: olhardigital