Sobre o NIAR-Saúde
Conheça o projeto, seus princípios, objetivos, frentes de trabalho e trajetória.
O núcleo
Desenvolver inteligência artificial em saúde é também definir os caminhos para que ela seja ética, segura e responsável.
O Núcleo de Inteligência Artificial Responsável para Saúde da UFMG (NIAR-Saúde) é uma iniciativa multidisciplinar dedicada ao desenvolvimento e à aplicação responsável da inteligência artificial em saúde, além da construção de diretrizes que orientem esse processo.
Por meio da integração entre pesquisa, tecnologia e diferentes áreas do conhecimento, busca transformar o uso de dados em saúde, promovendo soluções éticas, seguras, transparentes e centradas nas pessoas.
Conceito
Dimensões da IA Responsável
Princípios que sustentam uma inteligência artificial ética, segura, transparente e confiável.
Transparência
Torna o funcionamento, decisões e limitações da IA compreensíveis e auditáveis.
Justiça e Vieses
Promove equidade, identifica e mitiga vieses e discriminações para garantir decisões justas para todos.
Privacidade e Segurança
Protege dados pessoais e informações sensíveis, garantindo confidencialidade, integridade e conformidade com a legislação.
Governança de Dados
Estabelece práticas para coleta, armazenamento, qualidade, compartilhamento e uso dos dados com confiabilidade, rastreabilidade e conformidade.
Governança de IA
Define políticas, processos e responsabilidades para garantir uso ético, seguro e alinhado aos objetivos da organização.
IA Responsável
Confiança, ética e benefícios para todos
Governança de IA + Transparência + Justiça e Vieses
Decisões justas, transparentes e bem governadas.
Transparência + Justiça e Vieses + Privacidade e Segurança
Menos vieses, mais confiança, segurança e inclusão.
Justiça e Vieses + Privacidade e Segurança + Governança de Dados
Equidade nas decisões, proteção de direitos e uso responsável dos dados.
Privacidade e Segurança + Governança de Dados + Governança de IA
Governança transparente sobre dados, IA e segurança.
Governança de Dados + Governança de IA + Transparência
Responsabilização através de explicabilidade e governança de IA.
Transparência + Justiça e Vieses
Transparência para uma IA mais justa
Justiça e Vieses + IA Responsável
Menos vieses, mais confiança e inclusão
Justiça e Vieses + Privacidade e Segurança
Equidade com respeito à privacidade
Transparência + Governança de IA
Transparência sobre o uso e proteção dos dados
Privacidade e Segurança + IA Responsável
Proteção de direitos e confiança do usuário
Transparência + Governança de Dados
Accountability através de explicabilidade
Governança de IA + Governança de Dados
Governança alinha IA e dados aos seus objetivos éticos
Privacidade e Segurança + Governança de Dados
Segurança viabiliza confiança e conformidade
Juntas, essas dimensões promovem sistemas de IA confiáveis, éticos, seguros, transparentes e alinhados aos valores humanos e às exigências legais e regulatórias.
Objetivos específicos
Nossos compromissos
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Acesso responsável a dados
Projetar, implementar e operar um serviço que viabilize o acesso responsável a dados e modelos em saúde, assegurando ética, segurança e conformidade legal.
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Capacitação e formação
Disseminar conhecimento e promover a capacitação em inteligência artificial responsável aplicada à saúde, formando profissionais qualificados na área.
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Plataforma computacional
Projetar, implementar e validar uma plataforma computacional voltada ao desenvolvimento e uso de soluções em IA responsável, com foco em transparência e rastreabilidade.
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Estudos de caso aplicados
Planejar, executar e avaliar estudos de caso que demonstrem, na prática, a aplicação de IA responsável em saúde.
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Transferência de tecnologia
Promover a transferência de tecnologia e conhecimento relacionados à implantação e operação do NIAR-Saúde, ampliando o impacto das soluções desenvolvidas.
Metas
Frentes de trabalho
O projeto se organiza em sete metas concomitantes, distribuídas em quatro tipos de atividade: processos e boas práticas, plataforma computacional, projetos piloto e disseminação.
Meta 1
Serviço de acesso responsável
Especificação, implementação e operação de um serviço experimental para acesso responsável a dados e modelos em saúde.
Coordenação
Michele Brandão
Meta 2
Capacitação e formação
Disseminação de conhecimento e oferta de cursos em ética e uso do ambiente NIAR para formação em IA responsável.
Coordenação
Ana Paula Silva e Zilma Reis
Meta 3
Plataforma computacional
Desenvolvimento e validação de uma plataforma computacional para suporte à IA responsável em saúde.
Coordenação
Wagner Meira e Dorgival Guedes
Meta 4
IA para eletrocardiograma
Desenvolvimento de algoritmo para diagnóstico automatizado de ECG, ampliando acesso e apoiando o laudo médico.
Coordenação
Antonio Ribeiro
Meta 5
Modelos preditivos em DCNT
Predição de doenças crônicas e fatores de risco com base em dados epidemiológicos e sociodemográficos.
Coordenação
Deborah Malta
Meta 6
IA em dados oncológicos do SUS
Integração e análise preditiva de dados de pacientes oncológicos do SUS em Belo Horizonte.
Coordenação
Mariangela Cherchiglia
Meta 7
Transferência de tecnologia
Disseminação e transferência de conhecimento e tecnologias desenvolvidas no projeto.
Coordenação
Wagner Meira
Trajetória
Marcos do NIAR-Saúde
Alguns dos principais momentos que marcaram a construção e o desenvolvimento do NIAR-Saúde.
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Assinatura do TED
- Set 2025
Início do projeto
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Framework NIAR
- Mar 2026
Inauguração da sala segura