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A INTEGRAÇÃO de bancos de dados abertos médicos com tecnologias de inteligência artificial (IA) marca uma era transformadora na pesquisa biomédica e na inovação em saúde. Nos últimos 25 anos, iniciativas como a PhysioNet revolucionaram o acesso a dados, promovendo níveis sem precedentes de colaboração e acelerando descobertas médicas. Esse crescimento dos bancos de dados abertos médicos apresenta desafios, especialmente em harmonizar a capacitação da pesquisa com a confidencialidade dos pacientes. Em resposta, leis de privacidade como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro Saúde foram estabelecidas, e tecnologias de aumento de privacidade (TAPs) foram adotadas para manter esse delicado equilíbrio. TAPs, incluindo privacidade diferencial, computação multipartidária segura e, notavelmente, aprendizado federado, tornaram-se instrumentais na proteção de informações de saúde pessoais. O aprendizado federado, em particular, representa um avanço significativo ao permitir o desenvolvimento e treinamento de modelos de IA em dados descentralizados. Em Taiwan, avanços significativos foram feitos para alinhar-se com esses padrões globais de compartilhamento de dados e privacidade. Temos promovido ativamente o compartilhamento de dados médicos por meio do desenvolvimento de sistemas de consentimento dinâmico. Esses sistemas permitem que indivíduos controlem e ajustem suas preferências de compartilhamento de dados, garantindo transparência e continuidade de consentimento no cenário em constante evolução da saúde digital. Apesar dos desafios associados às proteções de privacidade, os benefícios, incluindo diagnósticos e tratamentos melhorados, são substanciais. A disponibilidade de bancos de dados abertos acelerou notavelmente a pesquisa em IA, levando a avanços significativos em diagnósticos e tratamentos médicos. À medida que o cenário da pesquisa em saúde continua a evoluir com ciência aberta e aprendizado federado, o papel dos bancos de dados médicos abertos permanece crucial na formação do futuro da medicina, prometendo melhores resultados para os pacientes e promovendo uma comunidade de pesquisa global comprometida com a integridade ética e a privacidade.
Yang et al. (Sun,) estudaram esta questão.