NIAR-Saúde apresenta artigo sobre IA responsável no SBCAS 2026

O NIAR-Saúde marcou presença no XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2026), realizado de 1º a 4 de junho de 2026 em Ouro Preto (MG), no Centro de Artes e Convenções da UFOP. O SBCAS é um dos principais fóruns de encontro entre pesquisadores das áreas de computação e saúde no país.

Na ocasião, o grupo apresentou o artigo “Responsible AI for Public Health: A Methodological Illustration with a Forecasting Model applied to Respiratory Hospitalizations on SUS Data”, publicado nos anais do simpósio. O trabalho utiliza dados do Sistema Único de Saúde (SUS) para ilustrar, na prática, como construir modelos de previsão de internações por causas respiratórias com foco no rigor metodológico.

O estudo é um dos primeiros trabalhos a aplicar o framework desenvolvido pelo NIAR para avaliação de responsabilidade em modelos de aprendizado de máquina. Como exemplo ilustrativo, são apresentadas análises de justiça entre diferentes unidades federativas do Brasil, além de procedimentos de auditoria e explicabilidade que permitem compreender melhor o comportamento e os possíveis impactos do modelo.

Ao priorizar aspectos para além do desempenho preditivo, tais como transparência, reprodutibilidade e mitigação de vieses, o trabalho reforça o compromisso do NIAR-Saúde com o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial confiáveis para apoiar a saúde pública. O artigo é assinado por Ramon G. Pereira, Luís Eduardo Limas Brito, Italo Avelar, Matheus Carvalho, Marisa Vasconcelos, Michele A. Brandão e Wagner Meira Jr.

A versão completa do trabalho está disponível nos anais do SBCAS 2026 e pode ser acessada na página de publicações.