Fraunhofer lidera projeto pioneiro de Inteligência Artificial em bases de dados no contexto da saúde

David Belo, investigador sénior do FhP-AICOS e coordenador do projeto

O Fraunhofer Portugal AICOS , instituto sediado na UPTEC — Parque de Ciência e Tecnologia da U. Porto, coordena o projeto AISym4MED, que tem como objetivo colmatar algumas das lacunas existentes na utilização de Inteligência Artificial em dados recolhidos no âmbito da saúde.

Um dos problemas associados ao uso de Inteligência Artificial em contextos de saúde está relacionado com as características dos dados existentes: por norma, dados não controlados; com pouca qualidade; falta de confidencialidade; e tendenciosos por serem muito específicos e focados em características culturais, locais e regionais dos países onde são recolhidos.

Este foi o ponto de partida para a criação do AISym4MED, um projeto financiado pelo Horizon Europe, UK Research and Innovation e Swiss Confederation, em cerca de 7 milhões de euros, coordenado pelo centro de investigação Fraunhofer Portugal AICOS (FhP-AICOS), instalado na UPTEC. Através de um consórcio de 15 instituições, o AISym4MED pretende abordar as limitações da Inteligência Artificial no contexto dos cuidados de saúde, criando ferramentas para resolver problemas como a dispersão de dados, parcialidade, falta de fiabilidade e questões de privacidade. A anonimização dos dados assume um papel tão importante que dois parceiros do consórcio são responsáveis, única e exclusivamente, pelas questões éticas e legais de todo o projeto. Pretende-se trabalhar e aglomerar os dados para que sejam reconhecíveis, mas nunca identificáveis. O foco na preservação de privacidade é tal que vão ser desenvolvidas métricas que assegurem que a qualidade dos dados é preservada.

O objetivo é diminuir a tendenciosidade das bases de dados. Recorrendo a técnicas de Inteligência Artificial será possível alterar, imagens, biosinais e dados clínicos das diversas bases de dados para manter a anonimização dos utilizadores (ex.: eliminar tatuagens ou cicatrizes em imagens de estudos de cancro de pele). No final dos quatro anos do projeto, haverá uma plataforma digital desenhada para quatro grupos específicos: investigadores, clínicos, data scientists (cientistas de dados) e a indústria farmacêutica.

Para além da coordenação do projeto, o instituto sediado na UPTEC é responsável por gerar dados e pela auditoria de modelos de forma a torna-los melhor preparados para o contexto real. O projeto, que arrancou no final de 2022, procura desenvolver ferramentas, tecnologias e soluções digitais inovadoras, imparciais e distribuídas, baseadas em IA, para benefício de investigadores, pacientes e prestadores de serviços de saúde, valorizando acima de tudo as questões éticas e de confidencialidade dos dados.

Na dianteira da inovação, o Fraunhofer Portugal AICOS (FhP-AICOS) assumiu o desafio de disponibilizar dados de qualidade para a investigação médica através de uma plataforma que combina novas técnicas de anonimização e medidas de privacidade (Machine Learning e Synthetic Data Generation). A geração de dados sintéticos será submetida a medidas de controlo rigorosas para garantir a representatividade, contribuindo assim para soluções digitais mais robustas.

E aqui reside o fator inovador do sistema agora em desenvolvimento. As técnicas a implementar vão permitir fazer uma síntese de dados através da técnica de “federated learning” (utilizada para treinar modelos de Machine Learning), mas usando práticas para geração de dados. Ou seja, a aplicação destas técnicas vai gerar novos dados, esses, sim, sujeitos a avaliações e métricas que preservem a total privacidade e anonimização dos dados.

Para David Belo, investigador sénior do FhP-AICOS –  instalado na UPTEC –  e coordenador do projeto, a plataforma “apoiará o desenvolvimento de soluções e serviços digitais para aplicações médicas, permitindo aos inovadores avaliar e melhorar os sistemas de IA num ambiente seguro e de confiança”.