Novo método reduz vieses em IA médica unindo desempenho e equidade

Novo método reduz vieses em IA médica unindo desempenho e equidade
Objetivo é reduzir os desequilíbrios de gênero, etnia-raça e faixa etária nos diagnósticos médicos mediados por aprendizado de máquina
Modelos de inteligência artificial são usados para apoiar tarefas como triagem e predição de risco em saúde. Mas, quando treinados com bases de dados que não representam de forma equilibrada diferentes grupos populacionais, podem apresentar vieses que comprometem a equidade dos resultados em relação a gênero, grupos étnico-raciais e faixas etárias.
Um estudo realizado no ICT-Unifesp (Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal de São Paulo), campus de São José dos Campos, com parcerias internacionais propõe uma estratégia de otimização que incorpora múltiplas restrições relativ

Fontes

• https://www.poder360.com.br/poder-saude/novo-metodo-reduz-vieses-em-ia-medica-unindo-desempenho-e-equidade/