Treinamento Federado Aplicado à Segmentação do Ventrículo Esquerdo - da Silva, Vinicios B.; de Oliveira, Renan R.; Oliveira-Jr, Antonio; da Costa, Ronaldo M. (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO), 2023)
A natureza sensível dos dados médicos é um desafio para a utilização de modelos centralizados de Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML). Em contraste com o ML tradicional, o Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) permite que modelos sejam treinados entre instituições sem o compartilhamento de dados. Dessa forma, este artigo apresenta uma análise comparativa do uso de um modelo tradicional de ML para a segmentação de imagens médicas em comparação com o paradigma de FL, destacando seus benefícios no desenvolvimento de modelos colaborativos.