Einstein e a sua paticipação como membro-fundador impulsionará pesquisas e inovações em saúde na América Latina
O Einstein participa da rede global Mayo Clinic Platform_Connect, iniciativa que conecta importantes organizações de saúde do mundo para acelerar a inovação por meio da análise de dados clínicos qualificados, seguros e anonimizados.
A aliança inclui oito hospitais renomados, a maioria filantrópicos, como Mayo Clinic e Mercy, nos Estado Unidos, Sheba Medical Center, em Israel, e University Health Network (UHN) no Canadá, além de Sing Health, de Singapura, e Seoul National University Hospital, na Coréia do Sul.
Estima-se que a rede reúna informações de aproximadamente 50 milhões de pacientes, cujos dados permanecem dentro de cada organização participante, pois adota o conceito Data Behind the Glass, no qual os algoritmos viajam até os dados para a realização das análises, sem que as informações sejam transferidas entre os hospitais.
Além disso, os dados passam por processos rigorosos de anonimização e proteção, como o time shift, que dificulta a identificação das informações. Isso garante a segurança e o cumprimento das regulamentações locais, incluindo a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) no Brasil.
“A Mayo Clinic Platform_Connect reúne pessoas e dados para criar conhecimentos e novas soluções. Para ser eficaz, é fundamental que os dados representem a população global. Com nossos membros fundadores, agora temos dados clínicos desidentificados de mais de 50 milhões de vidas de pacientes em quatro regiões do mundo. Essa profundidade e abrangência de dados permite que os desenvolvedores de soluções construam e testem modelos que sejam confiáveis, apropriados, válidos e eficazes, e que melhorem o cuidado com os pacientes, independentemente de onde vivam”, diz John D. Halamka, M.D., M.S., presidente da Mayo Clinic Platform.
A atuação do Einstein como membro-fundador da rede de dados decentralizados representa um passo importante na ampliação da representatividade da América Latina em pesquisas globais baseadas em dados.
Hoje, a população latino-americana é historicamente sub-representada em estudos de inteligência artificial e tecnologia aplicada à saúde e, de acordo com o estudo Sources of bias in artificial intelligence that perpetuate healthcare disparities —A global review, mais de 50% dos dados utilizados para treinar IA são dos Estados Unidos e da China.
“Os dados de populações geográfica e etnicamente diversos ajudarão no desenvolvimento de medicamentos, produtos, serviços e soluções de cuidados de saúde mais equitativos e personalizados. Além disso, permitirá aos cientistas uma riqueza de informações para pesquisa, inclusive para doenças raras, graves e complexas”, afirma Sidney Klajner, presidente do Einstein.
“Ser membro-fundador da rede confirma o posicionamento do Einstein na fronteira do conhecimento do uso de dados e inteligência artificial na saúde, permitindo o desenvolvimento de inovação para transformar a assistência de relevância global”, diz.
O Einstein já cumpriu etapas importantes do projeto, com a implementação de sistemas do Data Behind the Glass, revisão da governança de dados, integrações, entre outros, e agora, roda três projetos-piloto para testes em ambiente interno.
Paralelamente, está sendo feita a preparação dos dados para compatibilização com a plataforma, garantindo que possam ser utilizados em futuros estudos e colaborações.
“A rede é pioneira e permite uma troca de conhecimento sem precedentes entre organizações de ponta, promovendo avanços científicos e tecnológicos que beneficiarão pacientes no Brasil e no mundo”, finaliza Klajner.
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O setor de Saúde tem experimentado um crescimento significativo, aliado a avanços constantes e inovações tecnológicas, especialmente com uso da Inteligência Artificial. Esses progressos têm trazido benefícios tanto na precisão dos diagnósticos médicos quanto na otimização de processos burocráticos, como o gerenciamento de documentos e prontuários eletrônicos. A integração dessas tecnologias não só aprimora a qualidade do atendimento, mas também aumenta a eficiência operacional e reduz erros humanos.
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