Dados de saúde seguros: Combinação de IA, Blockchain e Aprendizado Federado
Uma revisão sistemática mostra como a combinação de aprendizado federado (Federated Learning), blockchain e inteligência artificial explicável (Explainable AI) pode melhorar o gerenciamento seguro e compatível com a privacidade de dados de saúde sensíveis. A revisão, publicada na revista Frontiers in Digital Health, analisou 26 estudos de 2018 a 2026. Os autores concluem que nenhum método isolado é suficiente para atender aos complexos requisitos de privacidade, segurança, interpretabilidade e escalabilidade nos cuidados de saúde modernos. Em vez disso, eles recomendam uma arquitetura integrada. O aprendizado federado permite treinar modelos de IA de forma descentralizada em dados locais, sem armazenar ou transmitir dados confidenciais de pacientes centralmente. O blockchain garante protocolos imutáveis e processos de troca de dados confiáveis. A IA explicável torna as decisões dos modelos compreensíveis para os médicos. Isso é complementado por métodos de otimização incremental, que permitem o ajuste contínuo dos modelos. A análise identifica dez desafios centrais, incluindo altos custos de comunicação,…
