Plataforma de inteligência de dados com soluções para análises e integração de instituições e profissionais na área de saúde, que contribui com o compartilhamento e acesso a informação para tomadas de decisões no setor.
A plataforma oferece recursos que permitem o acesso ao repositório de dados em saúde e a participação das pessoas usuárias em competições de inteligência artificial. O repositório de dados, ou datasets, pode ser consultado ou abastecido por novos dados na própria plataforma. Já as competições consistem na criação de soluções aos desafios propostos pelos gestores da Órbia. Para solucioná-los, os usuários podem acessar os bancos de dados necessários para criar uma resolução do problema.
A Órbia Medical Learning surgiu para superar o desafio de dispersão de dados na saúde. Esse problema impacta na organização das informações usadas para análise e respaldo de decisões. Por isso, apresenta funcionalidades que apoiam profissionais a analisarem dados com mais facilidade, possibilitando melhor compreensão do cenário e, assim, a criação de soluções eficazes para superar problemas na área da saúde.
A plataforma Órbia Medical Learning foi criada pela Caiena para o Instituto Tellus em parceria com o InovaHC (Núcleo de Inovação do Hospital das Clínicas da Universidade de São Paulo). Ela aproxima instituições de saúde das pessoas pesquisadoras e cientistas de dados, promovendo a união e compartilhamento de informações que beneficiam a tomada de decisão e descobertas científicas na saúde.
Para isso, a Órbia Medical Learning funciona em duas frentes, permitindo o acesso ao repositório de dados em saúde, com o intuito de atender as demandas de pesquisas, e a participação em competições de inteligência artificial.
O repositório de dados, ou datasets, é disponibilizado pelo InovaHC e instituições parceiras. Pode ser consultado ou abastecido por dados da saúde, na própria plataforma. Isso ocorre por meio das etapas de definição do dataset (tipo de dados e volume estimado); descrição do dataset (tipo de acesso e de duração do compartilhamento); input do banco na plataforma e criação dos conteúdos e descrições; disponibilização do banco; e sustentação com updates.
Consistem na criação de soluções aos desafios propostos pelos gestores da plataforma. Para isso, é preciso definir o problema a ser resolvido e o seu escopo, com todas as informações necessárias para a realização do desafio. As pessoas usuárias podem acessar os bancos de dados necessários para criar uma resposta para o desafio proposto. Na plataforma, é possível administrar esses desafios no formato de competição ou estudo, e scripts de avaliação computam os dados nos resultados enviados pelos participantes. A partir disso, é gerado um ranking utilizando várias métricas de análise comuns ao universo do machine learning.
A plataforma Órbia Medical Learning teve origem com o projeto chamado RadVid-19, voltado à análise de diagnósticos da Covid-19 por meio de inteligência artificial. Com seu bom resultado, o projeto se expandiu para a criação de desafios simultâneos na área da saúde, ampliando as possibilidades do encontro entre saúde e tecnologia, e possibilitando a identificação da necessidade de criação da plataforma Órbia para atender esta demanda.
