Борјан Саздов, Стефан Крстески, Матеа Ташковска и Борче Јовановски студенти на Факултетот за електротехника и информациски технологии (ФЕИТ) при Универзитетот „Св. Кирил и Методиј“ во Скопје заедно со Јунош Лукан, истражувач во Институт Јозеф Стефан, Љубљана, победија на предизвикот за машинско учење за предвидување на реадмисија во болница со користење на федеративно учење. Предизвикот беше дел од третата WideHealth зимска школа за доверлива вештачка интелигенција организирана во Потсдам, Германија во Институтот Хасо Платнер.
Федерираното учење е техника за машинско учење за зачувување на приватноста која овозможува обука на модели на децентрализирани извори на податоци без потреба од споделување на самите податоци. Овој пристап ја подобрува безбедноста и приватноста на важните податоци, што го прави важна алатка за градење доверливи системи со вештачка интелигенција. Доверливата вештачка интелигенција е брзо растечко поле кое се фокусира на развој на етички, транспарентни и робусни системи за вештачка интелигенција на кои може да им верува поединецот, организации и општеството како целина. Зимската школа за доверлива вештачка интелигенција му даде можност на тимот да научи за најновите достигнувања во вештачката интелигенција и федеративното учење и да ги примени овие техники за предвидување на реадмисија во болница.
Натпреварот се фокусираше на развој на модел кој може да ја предвиди веројатноста пациентот повторно да биде примен во болница во рок од 30 дена по отпуштањето. Тимот користеше федеративно учење за да обезбеди приватност и безбедност на податоците на пациентите. Нивното достигнување го демонстрира потенцијалот на овие технологии да ги подобрат резултатите од здравствената заштита додека ја одржуваат приватноста и безбедноста на податоците. Борјан, Стефан, Матеа, Борче и Јунош се натпреваруваа против учесници од различни европски земји и излегоа како победници, покажувајќи ја својата посветеност и напорна работа. Нивното достигнување е ветувачки знак за иднината на вештачката интелигенција и федеративното учење во здравството и извор на инспирација за другите студенти и истражувачи.
Постигнувањето на тимот е доказ за квалитетот на образованието и истражувањето на ФЕИТ и посветеноста и напорната работа на студентите. Исто така, ја нагласува и важноста на интердисциплинарната соработка и меѓународната соработка во унапредувањето на полето на вештачката интелигенција и здравствената заштита.
Школата беше спонзорирана од проектот на EU Horizon 2020 project WideHealth, кој има за цел да развие иновативни решенија за персонализирано здравје и благосостојба со користење на врвни технологии како што се вештачка интелигенција, уреди за носење и IoT.
