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INOVAÇÃO

Brasileira Dasa se alia à rede global que usa inteligência artificial contra a Covid-19

Convergência Digital ... 01/03/2021 ... Convergência Digital

A brasileira Dasa, líder em medicina diagnóstica na América Latina, juntou-se a 20 instituições de saúde e pesquisa dos EUA, Japão, Taiwan, Tailândia, Canadá e Coreia em um projeto da NVIDIA Enterprise que multiplica a capacidade de aprendizado de sistemas de inteligência artificial para o combate à Covid-19. 

Trata-se do experimento de Aprendizado Unificado (Federated Learning), pelo qual algoritmos de AI adquiram experiência a partir de vários dados localizados em lugares diferentes. Com essa abordagem, diversas organizações podem colaborar no desenvolvimento de modelos sem precisar compartilhar dados clínicos confidenciais diretamente entre si.

“Usamos radiografias de tórax e dados clínicos para construir um algoritmo que prevê se o paciente internado vai precisar ou não de intubação, por exemplo. No cenário de pandemia, isso otimiza a correta gestão de leitos e é importante para os hospitais", explica Felipe Kitamura, head de Inteligência Artificial da Dasa. 

Ele destaca que “algoritmos criados com base apenas nos dados de uma instituição podem não funcionar tão bem em outros locais. Com o uso do aprendizado unificado (Federated Learning), o resultado do algoritmo é muito mais robusto e escalável”. 

O algoritmo desenvolvido no Aprendizado Unificado organizado pela NVIDIA Enterprise, auxiliou a Dasa a criar um algoritmo muito melhor do que se tivessem sido utilizados apenas dados de exames da população brasileira. Foi possível ter o benefício de utilizar dados de diversos locais do mundo para criar um algoritmo melhor do que cada instituição participante utilizasse apenas seu próprio dado. E o melhor de tudo é que não houve nenhuma necessidade de compartilhamento de dados, que o grande diferencial do aprendizado unificado.

“No conceito do Aprendizado Unificado, cada instituição coletou e realizou os próprios processos de segurança nos dados, mas essas informações não precisaram sair para outros locais. A NVIDIA recebeu apenas as correções das redes neurais de cada local no algoritmo, foram apenas dados estatísticos. Depois o novo algoritmo é compartilhado na rede", explica Marcio Aguiar, diretor da NVIDIA Enterprise para América Latina. "Isso torna também o treinamento de IA mais seguro para o paciente, pois a informação - mesmo anônima - não é compartilhada", complementa.

Graças a agilidade no processamento dos dados, foi possível desenvolver um algoritmo em apenas duas semanas, alcançando 94% de assertividade. O modelo original do algoritmo, nomeado de CORISK, foi desenvolvido pelo cientista Dr. Quanzheng Li, no Mass General Brigham. Ele combina imagens médicas e registros de saúde para ajudar os médicos a gerenciar as internações de maneira mais eficaz, em um momento em que muitos países podem começar a atender novas ondas de pacientes com Covid-19.

Além da Dasa no Brasil, outros participantes do projeto ao redor do mundo foram: Mass Gen Brigham e seus hospitais afiliados; Children's National Hospital em Washington, D.C.; NIHR Cambridge Biomedical Research Center; Hospital Central das Forças de Defesa em Tóquio; National Taiwan University MeDA Lab e MAHC e Taiwan National Health Insurance Administration; Hospital Geral Tri-Service em Taiwan; Hospital da Universidade Nacional de Kyungpook na Coreia do Sul; Faculdade de Medicina da Universidade Chulalongkorn na Tailândia; Universidade da Califórnia, São Francisco; VA San Diego; Universidade de Toronto; Institutos Nacionais de Saúde em Bethesda, Maryland; Escola de Medicina e Saúde Pública da Universidade de Wisconsin-Madison; Memorial Sloan Kettering Cancer Center em Nova York; e Mount Sinai Health System em Nova York.


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