Webinar on-demand: federated learning para crear modelos colaborativos

Dan Gonzalvo, Data Scientist en OpenSistemas, nos explica en esta masterclass el uso de federated learning para creación de modelos colaborativos que mejoren los existentes.

Impacto del federated learning en el ambito de la salud

La inteligencia artificial está revolucionando la salud ya se han obtenido excelentes resultados al aplicar modelos de IA, como la identificación del cáncer de mama mediante redes neuronales además es emocionante ver cómo la tecnología está mejorando la vida de las personas en el campo médico.

En este mismo contexto, también se ha comprobado con éxito el entrenamiento de modelos colaborativos utilizando la técnica de aprendizaje federado.

Aprendizaje federado para un diagnóstico más preciso y seguro

Para entrenar un modelo colaborativo se usan datos de diferentes fuentes, sin tener que compartir información privada. Con la técnica de aprendizaje federado, logramos esto y obtenemos resultados aún mejores, lo que significa un diagnóstico más preciso para nuestros pacientes.

Y lo mejor es que esta técnica no se limita a un solo campo; es versátil y cada vez más eficaz. Ya está dando frutos en áreas como el reconocimiento de imágenes, generación de texto y clasificación.

La homogeneización en el aprendizaje

¿Sabías que para hacer el aprendizaje con diferentes fuentes de datos, solo necesitas homogeneizar las entradas? Esto significa trabajar con un mismo modelo para un objetivo específico. El resultado es un modelo más fuerte y diverso. Representa a una variedad más amplia de personas y considera casos más específicos que podrían no estar presentes en un conjunto de datos local.

Generación de modelos para enfermedades

Ampliación en el Ámbito de la Salud: La aplicación se puede extender como un marco de trabajo para generar modelos aplicables a la salud.
Mejora de Resultados: Esto conlleva una mejora en los resultados de los modelos propuestos para diversas enfermedades.
Mayor Alcance y Participación: Con la técnica del aprendizaje federado, podemos ampliar el conjunto de datos a varios hospitales, permitiendo que todos participen en el entrenamiento del modelo.

Mejoras Significativas en el Diagnóstico

Estamos hablando de optimizar todos los modelos de red neuronal para mejorar el diagnóstico de una amplia gama de enfermedades. ¿Qué significa esto? Significa una mejora significativa en la salud de las personas y una reducción en los costos de tratamiento, todo gracias a un diagnóstico más preciso y efectivo.

Y sabes qué más, esta técnica ya ha sido probada con excelentes resultados. Durante la pandemia de la COVID-19, ayudó a diagnosticar la necesidad de oxígeno en los pacientes de manera más rápida y eficaz.

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