Computação federada mira IA na saúde sem centralizar prontuários

A computação federada propõe um novo caminho para usar inteligência artificial na saúde: em vez de reunir dados de hospitais, laboratórios, universidades e sistemas públicos em uma base central, a ideia é executar análises e modelos nos ambientes onde as informações já estão armazenadas. A proposta busca permitir colaboração entre instituições sem que cada uma perca o controle sobre prontuários, bancos de dados e regras de acesso.

A plataforma ConvergeCore, do ConvergeLab, organiza esse processamento distribuído com modalidades como análise federada — em que consultas autorizadas retornam resultados agregados — e aprendizado federado, no qual modelos são treinados ou validados com dados mantidos na origem. O modelo pode ajudar a ampliar a diversidade de evidências para pesquisa e desenvolvimento de IA, inclusive no contexto do SUS, mas exige padronização de dados e acordos de governança, segurança e auditoria para que os resultados sejam comparáveis.