Avaliação de Computer Aided Design (CAD) baseado em aprendizado de máquina justo

• Processo: 23/10701-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Acordo de Cooperação: Swiss National Science Foundation (SNSF)
• Pesquisador responsável: Lilian Berton
• Beneficiário: Isabela Cristina Amaro Souza
• Instituição Sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/14725-3 - FairMI: imparcialidade em aprendizado de máquina com aplicação em imagens médicas, AP.R
• Assunto(s): Aprendizado computacional Computação aplicada Mineração de dados Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | computacao aplicada | data mining | Inteligência Artificial

Resumo

As ferramentas clínicas de diagnóstico são normalmente utilizadas no apoio à decisão, em parceria com os profissionais de saúde, que decidem finalmente sobre o resultado. Neste projeto, propomos avaliar se um médico, apoiado por sistemas CAD baseados em aprendizado de máquina desenvolvidos no contexto do projeto, realmente toma decisões mais justas. Para tal, propomos expor um grupo de profissionais de saúde especializados em Oncologia à tomada de decisões binárias utilizando como suporte sistemas CAD com diferentes níveis de correção de equidade. Esperamos observar que sistemas de aprendizado de máquina mais justos fazem com que os profissionais de saúde tomem decisões mais justas. (AU)