Computação federada propõe nova “rota” para uso de IA na área de saúde

A computação federada permite executar análises e modelos de IA nos ambientes onde os dados de saúde já estão armazenados, em vez de transferi-los para uma base central. A abordagem permite que hospitais, laboratórios, universidades e sistemas públicos colaborem mantendo o controle sobre prontuários, regras de acesso e informações sensíveis. Na análise federada, as instituições retornam resultados autorizados, como estatísticas agregadas; no aprendizado federado, treinam ou validam modelos com dados mantidos na origem.

A arquitetura pode apoiar pesquisas com dados distribuídos, desde que haja padronização de variáveis, terminologias, unidades de medida e critérios de análise. No Brasil, a Rede Nacional de Dados em Saúde e a Nuvem Soberana do SUS são apontadas como possíveis bases para interoperabilidade, identidade, permissões, auditoria e monitoramento, enquanto uma camada federada executaria análises em ambientes distribuídos. A implementação exige regras comuns de acesso, segurança e auditoria, além de acordos de governança, responsabilidades definidas e critérios para avaliar os resultados.