Um dos principais desafios enfrentados no campo da IA médica é como utilizar efetivamente os valiosos recursos de dados dispersos em várias instituições de saúde, garantindo ao mesmo tempo a privacidade dos dados e a conformidade. O modelo tradicional de treinamento de dados centralizado, por envolver o processamento centralizado de dados médicos brutos, frequentemente suscita preocupações sobre a violação de privacidade. Embora o aprendizado federado (Federated Learning, FL) consiga atingir o objetivo de "dados permanecem locais, otimização colaborativa de modelos", ainda existem lacunas em relação à credibilidade do processo de treinamento e à avaliação da contribuição dos participantes.

Para resolver esses problemas, uma solução inovadora que combina a tecnologia blockchain surgiu. Esta solução construiu uma estrutura de treinamento colaborativo confiável através do método "registro de nós de aprendizado federado na blockchain + hash de parâmetros de modelo como prova de existência". As características principais dessa estrutura incluem:

1. Confirmação da identidade em cadeia dos nós de aprendizado federado: as instituições de saúde que participam do treinamento precisam se registrar na blockchain, submetendo suas credenciais, tipos de dados e outras informações-chave, e obtendo uma identificação única do nó, garantindo a rastreabilidade da identidade das partes envolvidas.

2. Certificação em tempo real dos parâmetros de treinamento na blockchain: Durante cada iteração do aprendizado federado, os parâmetros do modelo local gerados por cada nó (como os pesos da rede neural, valores da função de perda, etc.) são processados por hash e enviados para a blockchain, o que não só evita o risco de alteração ou substituição dos parâmetros, mas também garante que os dados médicos originais permaneçam sempre nas instalações médicas locais, cumprindo requisitos rigorosos de proteção de privacidade.

3. Mecanismo de cálculo de contribuição automatizado: Com base na atualização de parâmetros e na escala de dados de treinamento registrados na blockchain, os contratos inteligentes podem calcular automaticamente o peso de contribuição de cada nó participante e distribuir os rendimentos comerciais subsequentes do modelo de acordo com uma proporção pré-definida, resolvendo efetivamente o problema da "dificuldade de quantificação da contribuição" no aprendizado federal tradicional.

Esta solução inovadora já demonstrou resultados significativos em aplicações práticas. Por exemplo, em uma aliança composta por várias hospitais de nível terciário, o treinamento de um modelo de IA para triagem de câncer de pulmão baseado nesta estrutura alcançou resultados notáveis: em apenas 3 meses, 5 hospitais atuaram como nós de aprendizado federado, completando em conjunto o treinamento de 100.000 casos de dados de tomografia computadorizada, com a precisão final do modelo atingindo 93,2%, um aumento de 4,5 pontos percentuais em comparação com os métodos tradicionais de treinamento centralizado. Mais importante ainda, devido à ausência de necessidade de processar dados brutos de forma centralizada, o ciclo de revisão de conformidade do projeto foi reduzido drasticamente de 2 meses para 15 dias, e as disputas sobre a divisão de receitas entre as instituições participantes foram reduzidas a zero.

Esta solução inovadora que integra blockchain e aprendizado federado não apenas protege efetivamente a privacidade dos pacientes e garante a conformidade no uso de dados, mas também aumenta significativamente a eficiência e o desempenho do treinamento de modelos de IA. Ela oferece uma solução viável e eficiente para resolver o problema das ilhas de dados e os desafios de proteção da privacidade no campo da IA médica, com potencial para impulsionar o rápido desenvolvimento e ampla aplicação da tecnologia de IA em saúde, contribuindo assim de forma significativa para a melhoria da qualidade e eficiência dos serviços de saúde.