Inteligência Artificial
Desde 1957, há implementações de sistemas de Inteligência Artificial (IA) baseados em redes neurais, inspirados nos neurônios presentes no cérebro humano. Já a base teórica para IA generativa (como chatbots, chatGPT, Gemini, etc.) foi estabelecida em 2017, mas o uso prático e comercial só se tornou viável a partir de 2022. O fato é que as tecnologias evoluem e é importante se manter atualizado para se manter competitivo.
Pilares de qualidade
em IA
Qualquer sistema de IA tem sua qualidade baseada em três pilares: computação, dados e algoritmo. A melhoria de qualquer um desses pilares potencializa os resultados e a eficácia do sistema como um todo.
Infraestrutura
Computacional
Infraestrutura de computação responsável por treinar e executar os algoritmos de IA.
Conjunto de
Dados
Textos, documentos, imagens, vídeos, áudios e outras fontes usadas para treinar modelos de IA.
Algoritmos
Abstração em código que transformam dados em inteligência funcional.
Infra: Clusters de Computação
Mais do que simples provas de conceito, fornecer soluções de Inteligência Artificial no mundo real para milhares ou milhões de pessoas, requer conhecimento, planejamento e uma infraestrutura robusta e escalável. Por isso, trabalhamos com Clusters de Computação (conjuntos de servidores interligados) associados com hardware de alto desempenho específico para treinamento ou cargas de trabalho de inteligência artificial, como GPUs da NVIDIA ou TPU da Google, líderes globais no setor.
A MedDeck LTDA faz parte do programa NVIDIA Inception, que apoia startups que estão revolucionando indústrias com avanços tecnológicos, mas também atuamos com outros provedores e fornecedores.
Dados: Ética, Privacidade e Segurança
A implementação de soluções de Inteligência Artificial na área da saúde não deve ser apenas um esforço técnico, mas também uma responsabilidade ética. Ao desenvolver sistemas que afetam a vida de milhares ou milhões de pessoas, é essencial que o compromisso com a precisão, ética, imparcialidade e avaliação científica sejam uma prioridade, ainda mais quando vidas de pessoas estão envolvidas.
Na prática, isso significa projetar algoritmos de treinamento de máquinas que evitam viés e garantir que os dados utilizados para treinamento sejam representativos e confiáveis. Além disso, é fundamental implementar notificações integradas e controles para que as decisões automatizadas sejam auditáveis e compreensíveis por humanos.
Algoritmos: Código Aberto e Provedores Globais
Em um mercado extremamente competitivo, como o da tecnologia, trabalhar com múltiplos provedores de serviços de nuvem e programas mantidos pela comunidade global de código aberto é essencial para garantir inovação contínua e a adaptação às mudanças rápidas do setor.
Das milhões de bibliotecas, serviços e produtos disponíveis, trabalhamos aconselhando nossos clientes a escolherem as melhores soluções para suas necessidades, com base na nossa experiência em soluções seguras, escaláveis e confiáveis.
