Governança de Dados e Modelos de Inteligência Artificial na Saúde: Estruturação, Implementação e Avaliação de Políticas e Práticas de Responsabilização

• Processo: 24/14589-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Virgilio Augusto Fernandes Almeida
• Beneficiário: Marisa Affonso Vasconcelos
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Exatas (ICEx). Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Ministério da Educação (Brasil). Belo Horizonte , SP, Brasil
• Empresa: Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Instituto de Ciências Exatas (ICEx)
• Vinculado ao auxílio: 20/09866-4 - Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde), AP.PCPE
• Assunto(s): Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: governança de dados | IA responsável | Inteligência Artificial | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto de pesquisa visa desenvolver um sistema de governança de dados e modelos de IA para saúde no âmbito do Centro de Inovação em Inteligência Artificial para a Saúde (CIIA-Saúde). Da perspectiva dos dados, o foco principal é assegurar privacidade, segurança, qualidade e usabilidade dos dados sensíveis. A governança de dados desempenha um papel fundamental na mitigação de riscos associados à utilização dessas informações, assegurando a conformidade com regulamentações como a LGPD. Além de estabelecer processos eficientes para o armazenamento e manutenção dos dados, o projeto busca facilitar o acesso controlado às informações para os pesquisadores envolvidos nos projetos do centro. Sob a perspectiva dos modelos, a transparência e a responsabilidade são princípios fundamentais incorporados através de mecanismos de auditoria e relatórios que visam promover a confiança e o cumprimento ético das práticas de governança de dados e de modelos de IA. Por fim, este trabalho visa criar um ambiente robusto de governança de dados e modelos de IA que não apenas atenda às exigências regulatórias, mas também possa ser auditável e garantir integridade, confiabilidade e acessibilidade das informações para promover avanços consistentes nos projetos de pesquisa do centro.