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A inteligência artificial (IA) depende fundamentalmente de dados, mas a grande maioria dos dados de saúde permanece subutilizada devido a questões de privacidade do paciente, regulamentações e proteção de propriedade intelectual. Segundo o empreendedor alemão Robin Röhm, esse é o principal problema na construção de soluções de IA para ciências da vida e áreas relacionadas, como a indústria farmacêutica. Além disso, a colaboração entre diferentes entidades, cada uma com seus próprios conjuntos de dados sensíveis, apresenta um desafio significativo para o desenvolvimento de modelos de IA robustos e precisos nesse setor.
Para enfrentar esses obstáculos, a empresa Apheris propõe uma solução inovadora: a computação federada. Essa tecnologia permite o treinamento de modelos de IA em múltiplos conjuntos de dados, sem que esses dados sejam compartilhados diretamente. Isso permite que diferentes instituições colaborem na criação de modelos de IA mais eficazes, respeitando as restrições de privacidade e regulamentações. A abordagem da Apheris representa um avanço significativo no desenvolvimento de soluções de IA para saúde, abrindo caminho para aplicações mais amplas e confiáveis no setor de ciências da vida. A computação federada se apresenta como uma estratégia promissora para superar os desafios de acesso e compartilhamento de dados, acelerando assim o desenvolvimento e a aplicação da IA neste importante campo.
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