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NIAR-Saúde

Núcleo de Inteligência Artificial Responsável para a Saúde

Pesquisa interdisciplinar que une computação e saúde, transformando dados em soluções confiáveis.

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Ramon Pereira apresenta o artigo do NIAR-Saúde no SBCAS 2026, em Ouro Preto Evento

04 de junho de 2026

NIAR-Saúde apresenta artigo sobre IA responsável no SBCAS 2026

O grupo levou ao Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde um trabalho sobre previsão de internações respiratórias com dados do SUS e uso responsável de inteligência artificial.

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Sala segura da UFMG para uso de dados sensíveis em saúde Mídia

10 de março de 2026

UFMG é a primeira universidade do país a contar com sala segura para uso de dados sensíveis em saúde

Ambiente inédito no país viabiliza o tratamento de dados sensíveis e o desenvolvimento de soluções de IA para aprimorar diagnósticos, prognósticos e tratamentos.

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Inauguração da Sala Segura do NIAR-Saúde na Faculdade de Medicina da UFMG Evento

09 de março de 2026

Sala Segura do NIAR-Saúde é inaugurada para ampliar pesquisas com IA e dados de saúde

Novo espaço na Faculdade de Medicina da UFMG permite desenvolver análises e modelos de IA aplicados à saúde em um ambiente controlado, monitorado e auditável.

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Nossos pilares

Inovação em dados e inteligência artificial responsável para a saúde

O trabalho do NIAR-Saúde articula governança, dados e modelos e aplicações para desenvolver soluções de inteligência artificial responsáveis e confiáveis para a saúde.

Governança

Estruturação de processos e práticas voltadas ao uso responsável da inteligência artificial, com foco em qualidade, gestão de riscos, transparência e governança contínua.

Dados e Modelos

Desenvolvimento e operação de dados e modelos de inteligência artificial, abrangendo engenharia de dados, construção, avaliação e monitoramento contínuo de soluções.

Aplicações

Aplicação de dados e modelos em contextos da saúde, com foco em impacto, custo-efetividade e suporte à tomada de decisão em diferentes cenários.

Publicações

Trabalhos recentes

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Artigos e produções científicas recentes do grupo.

  • From Principles to Longitudinal AI Governance: An Evidence-Based Framework for Continuous Oversight

    2026 Meta 1

    Vasconcelos, M., Pereira, R.G., Brito, L.E., Brandão, M.A., Marques-Neto, H.T., Almeida, J.M., Silva, A.P.C., Meira Jr, W., Almeida, V.

    Proceedings of the Data for Policy 2026 Conference

  • Responsible AI for Public Health: A Methodological Illustration with a Forecasting Model applied to Respiratory Hospitalizations on SUS Data

    2026 Meta 1

    Pereira, R.G., Brito, L.E.L., Avelar, I., Carvalho, M., Vasconcelos, M., Brandão, M.A., Meira Jr, W.

    Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2026

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  • Quem controla os dados? Governança e Responsabilidade na Era da Inteligência Artificial

    2026 Meta 1

    Carvalho, M., Azevedo, K., Rocha, L., Vasconcelos, M., Brandão, M., Meira, W.

    SBC Horizontes, ISSN 2175-9235, April 2026

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  • Artificial intelligence in the electrocardiogram: automatic diagnosis of the normal ECG in a Tele-electrocardiogram service

    2025 Meta 4

    Paixão, G., Abreu, P.E., Gomes, P.G., Schön, T.B., Ribeiro, A.H., Ribeiro, A.L.P.

    European Heart Journal, Volume 46, Issue Supplement_1, November 2025, ehaf784.4407

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Conheça quem faz o NIAR-Saúde.

Wagner MeiraMichele BrandãoDorgival GuedesAna Paula SilvaVirgílio Almeida
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Computação · Medicina · Bioética · Saúde pública

Diferentes áreas reunidas por um objetivo comum: promover o uso responsável da inteligência artificial na saúde.

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