Com a excelência no mundo tecnológico e o mundo acelerado de hoje, orientado por dados, a importância e as funções dos cientistas de dados e dos arquitetos de sistemas de software cresceram significativamente. Uma função importante dos cientistas de dados é interpretar e analisar conjuntos de dados complexos para obter insights acionáveis e construir modelos preditivos baseados em aprendizado de máquina, um subconjunto da inteligência artificial (IA). No aprendizado de máquina, os algoritmos permitem que os sistemas aprendam e melhorem com base em dados sem programação explícita.
Por que os cientistas de dados, os arquitetos de sistemas, a inteligência artificial e o aprendizado de máquina são considerados importantes na competitiva era tecnológica moderna de hoje?
Para obter uma compreensão mais profunda dessas questões, conversamos com um renomado cientista de dados sênior, Sr. Kolluri Venkateswaranaidu, que está por trás do sistema moderno.
Sr. Koluri Venkateswarnaidu Como arquiteto de software e cientista de dados, ganhou reputação no setor de tecnologia por sua dedicação ao trabalho no setor de saúde. Seu profundo conhecimento dos princípios de aprendizado de máquina permitiu-lhe criar tecnologia inovadora de reconhecimento facial para todos os setores, especialmente departamentos de saúde. Com vasta experiência em informação e tecnologia e IA, o Sr. Koluri é conhecido por revelar o valor oculto em grandes conjuntos de dados.
Você pode nos contar sobre o trabalho de pesquisa que realizou enquanto trabalhava em tecnologia e seu impacto no seu desenvolvimento profissional?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Em primeiro lugar, gostaria de expressar minha gratidão por me permitir compartilhar minhas experiências profissionais para discutir os insights de Ciência de Dados, Arquitetura de Software, Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. É uma honra descobrir os detalhes e desafios da minha área que ajudaram a moldar minha carreira.
Nasci em Andhra Pradesh, Índia. Tenho mestrado pela Mary Hardin Baylor University, nos EUA, com foco em sistemas e tecnologia de informação. Com uma vasta experiência de 10 anos na área, minha vida profissional como Analista de Sistemas na App Solutions Inc. comecei, permitindo-me alcançar um desempenho altíssimo em minha profissão.
Minha trajetória profissional me levou a descobrir que modelos e algoritmos de IA podem ser usados indevidamente por usuários não autorizados, o que pode resultar em grandes problemas. Como parte desta análise detalhada da pesquisa, combinei resultados de pesquisas acadêmicas, relatórios do setor e estudos de casos reais para educar o público sobre a magnitude do problema e a necessidade de proteger essas vulnerabilidades.
Você pode esclarecer como sua jornada começou, o que o inspirou a entrar no vasto mundo da pesquisa e como isso levou à invenção de um dispositivo necessário para moldar o sistema de saúde?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Minha jornada realmente começou com um forte desejo de fazer mudanças e uma profunda curiosidade em resolver problemas. Depois de trabalhar e adquirir muita experiência, tomei consciência de como estas áreas podem ser usadas para resolver problemas do mundo real, particularmente na indústria da saúde, o que despertou o meu interesse pela investigação, pois permitiu-me aprofundar-me em soluções criativas. Com o tempo, meu conhecimento de aprendizado de máquina e insights baseados em dados me permitiu identificar lacunas críticas nos sistemas de saúde. Esse conhecimento me inspirou a projetar e desenvolver um dispositivo que utiliza IA para melhorar a precisão, a eficiência e a acessibilidade na área da saúde.
O que o inspirou e motivou a seguir carreira nesta área?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Crescer num mundo digital acelerado sempre foi uma fonte de inspiração e num instante fiquei fascinado pelo poder da tecnologia para resolver problemas do mundo real. A introdução da IA na indústria tecnológica foi, na minha opinião, revolucionária e despertou o meu interesse. Eu queria fazer parte dessa aventura, e a ideia de desenvolver o aprendizado de máquina e uma melhor tomada de decisão parecia um passo em direção ao futuro.
Que desafios você enfrentou na gestão da pesquisa e do trabalho científico?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Durante meus 10 anos de ampla experiência nesta área, enfrentei muitos desafios, incluindo qualidade e disponibilidade de dados, escalabilidade, privacidade e segurança de dados, interpretabilidade de modelos, tecnologia em rápida evolução, etc. Os modelos estão se tornando complexos, o que pode atrapalhar o alinhamento para implantação em tempo real em sistemas de software. Para arquitetos de software, pode ser bastante desafiador garantir que cada modelo se integre perfeitamente, sem comprometer a qualidade do desempenho.
Encontramos vários artigos sobre suas publicações em periódicos importantes, suas associações e sua inovação revolucionária em tecnologia de reconhecimento facial, que está prestes a revolucionar a saúde. Você pode nos contar mais sobre esta aquisição e seu impacto potencial no futuro da saúde?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Como discuti anteriormente, é importante explorar as ameaças dentro dos sistemas de IA porque existem riscos inerentes que precisam de ser navegados com cuidado. Ao abordar estas vulnerabilidades em artigos e publicações, pretendo esclarecer estes riscos e promover práticas que garantam que a IA seja desenvolvida de uma forma segura, ética e transparente para todos.
Além disso, no meu papel como inventor da tecnologia de reconhecimento facial concebida para o setor dos cuidados de saúde, mas não limitado aos cuidados de saúde, vi em primeira mão como esta tecnologia pode melhorar o atendimento e a segurança dos pacientes. Além disso, esta tecnologia proporciona um nível de segurança crítico para proteger dados sensíveis e controlar o acesso a áreas restritas que transformarão o setor da saúde no futuro, tornando-o mais seguro e eficiente.
Que precauções e medidas você toma para proteger dados e informações confidenciais em seu trabalho e como seu dispositivo inovador ajuda a melhorar a segurança dos dados?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Desde os primeiros anos do meu trabalho, a segurança e a privacidade dos dados têm sido minha principal prioridade. Como cientista de dados e arquiteto de software, sigo estritamente uma estrutura de segurança de dados estabelecida, conduzindo testes regulares para identificar quaisquer vulnerabilidades desconhecidas. Para reduzir o potencial de qualquer risco, certifico-me de incorporar a minimização de dados no meu trabalho sempre que possível para proteger as identidades individuais.
Como parte do desenvolvimento de um dispositivo de reconhecimento facial para o setor da saúde, a proteção de dados sensíveis era uma prioridade máxima, especialmente tendo em conta as preocupações de segurança cibernética. Os dados faciais coletados são anonimizados e armazenados em conformidade com as regulamentações de saúde, garantindo que nenhuma informação de identificação pessoal seja divulgada ou utilizada indevidamente. Estas medidas de segurança tornam o dispositivo não apenas uma ferramenta eficiente para identificação do paciente, mas também o protegem do desenvolvimento de riscos cibernéticos.
Por fim, como você trabalha no setor de saúde, quais são seus planos futuros com IA e ML e como pretende desenvolver ainda mais seu dispositivo de reconhecimento facial?
Sr. Koluri Venkateswarnaidu: Em termos de futuro, espero ser capaz de construir sistemas mais avançados com IA e aprendizagem automática para criar sistemas mais fortes e precisos para fornecer diagnósticos clínicos mais precoces, planos de tratamento mais personalizados e percursos de cuidados de saúde dos pacientes convenientes/otimizados.
Além disso, quero alargar o seu âmbito para além da monitorização da saúde mental ou da identificação de pacientes, para prevenir fraudes e aumentar a eficiência operacional nos hospitais. A integração da IA e do reconhecimento facial será o catalisador para trazer os cuidados de saúde para um sistema mais seguro, integrado e centrado no paciente.
