Bem-vindo ao NIAR-Saúde

Núcleo de Inteligência Artificial Responsável para a Saúde

Sobre o NIAR Saúde

Inovação em dados e inteligência artificial responsável para a saúde

O NIAR-Saúde é um núcleo interdisciplinar que reúne pesquisadores de computação e saúde para desenvolver soluções voltadas ao uso responsável de dados e inteligência artificial. Atuamos na criação e validação de tecnologias que promovem transparência, segurança e confiabilidade, além de fomentar a capacitação e a transferência de conhecimento.

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

Artigos e produções científicas recentes do grupo.

Ver todas as publicações

2026 Meta 1

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

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

SBC Horizontes, ISSN 2175-9235, April 2026

DOI

2025 Meta 4

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

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

DOI

2025 Meta 5

Use of Machine Learning to Predict the Consumption of Fruits and Vegetables in Small Areas

Gomes, C.S., Araújo, L.F., Faria, T.M.T.R., Bernal, R.T.I., Souza, J.B., Alves, S.N., Barbosa, B.R.G., Cardoso, L.S.M., Gonçalves, M.A., Almeida, J.M., Malta, D.C.

Ciência e Saúde Coletiva, November 2025

DOI

2025 Meta 4

High-precision automatic classification of normal electrocardiograms: An AI-based model for the telehealth system

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

Journal of Electrocardiology, Volume 91, July–August 2025, 153988

DOI

Equipe