El 16 y 17 de junio del 2021 se celebrará esta conferencia internacional en formato virtual, lo que permitirá llegar a más personas interesadas y expertas en este ámbito.

El aprendizaje federado (“federated learning” en inglés) se expande, cada vez más instituciones, organizaciones y empresas comienzan a explorar las capacidades y beneficios que aporta la implementación de este modelo en sus sistemas. La segunda conferencia internacional sobre aprendizaje federado y distribuido (https://federatedlearningconference.com) pretende ser un espacio donde mostrar y exponer los avances y buenas prácticas implementadas en este ámbito en expansión. El aprendizaje federado es un sistema de aprendizaje automático distribuido que permite el entrenamiento de modelos predictivos en un gran conjunto de datos descentralizados. De esta manera los proveedores de servicios IT pueden desarrollar algoritmos de inteligencia artificial (IA) sin tener acceso a las bases de datos.

Hasta la fecha, el sector sanitario ha percibido la utilidad de la tecnología de Inteligencia Artificial (IA) en principio, pero muestra su reticencia al tratamiento de datos. Una barrera importante es la preocupación por la política de protección de datos, para el entrenamiento de la IA y para sus ciclos de aprendizaje continuo. El aprendizaje federado es un canal líder en el que el entrenamiento de los modelos de IA se produce en los lugares donde se originan los datos.  Así, el aprendizaje federado posibilita que varias organizaciones colaboren en el desarrollo de modelos comunes, sin necesidad de compartir directamente datos clínicos (anonimizados o confidenciales) entre sí. La implementación de un enfoque de aprendizaje federado fomenta también que diferentes hospitales, instituciones de salud y centros de investigación colaboren en la construcción de un modelo que represente la diversidad de los pacientes que atienden.

Kronikgune participará en una de las sesiones de la conferencia internacional, donde presentará  la solución de aprendizaje federado (“federated learning“) propuesta por el proyecto europeo ADLIFE. Bajo el título, “¿Puede el aprendizaje federado concienciar sobre el deterioro de los pacientes con enfermedades crónicas?”.  Esta solución se está diseñando para caracterizar los factores que conducen a Hospitalizaciones Potencialmente Evitables (HPE) por condiciones crónicas y comunicar a los profesionales el posible deterioro de la salud de los pacientes en una ventana de tiempo que permita la gestión oportuna de la atención. Estas HPE supusieron el 101.6 de las altas de media por cada 10.000 habitantes de entre 65-80 años por área de salud en País Vasco entre 2013-2015.[1]

La presentación se centrará en el compromiso de ADLIFE para prevenir las HPE, los requisitos de despliegue con siete pilotos europeos (sistemas de salud europeos) participando del aprendizaje federado, y cómo las medidas de seguridad y privacidad del entrenamiento federado impulsan la confianza en la IA, siendo compatible con el Reglamento General de Protección de Datos ( GDPR), y éticamente aceptado para anticiparse a las necesidades cambiantes de los pacientes.

A continuación te mostramos un video resumen de la intervención de Kronikgune en la conferencia:

Si quieres saber más sobre ADLIFE visita su web oficial o sigue el proyecto en Twitter.

[1] https://www.atlasvpm.org/atlasvpm/hpe_zbs/hpe-zbs_variacion_ZBS-AREA_2013-2015/atlas.html