Navegando por Autor "Machado, Arthur Cisotto"
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Relatório de Iniciação Tecnológica Inteligência Artificial Explicável (XAI) na área médica(2023) Machado, Arthur CisottoA Inteligência Artificial (IA), em seu avanço, permeia agora diversas facetas de nossas vidas, desde assistentes por voz a anúncios personalizados. Contudo, enquanto a IA exibe potencial em múltiplos domínios. A opacidade de muitos de seus modelos, particularmente aqueles classificados como "caixa preta", ressalta uma preocupação crescente com a interpretabilidade. A capacidade de decifrar e justificar as previsões e decisões de um modelo é fundamental, especialmente em aplicações vitais como a medicina, onde cada decisão pode repercutir diretamente na vida dos pacientes. Neste relatório, ao mergulhar na interface entre modelos de machine learning e sua relevância clínica, constatamos a necessidade premente de equilibrar eficiência preditiva e transparência. Os resultados indicam uma dualidade: enquanto modelos mais complexos demonstraram superioridade em acurácia, sua interpretabilidade frequentemente decaía. Para aprofundar a compreensão dos atributos determinantes nas previsões, empregamos a análise SHAP, uma ferramenta de destaque no domínio do machine learning. Os insights obtidos com esta análise tornaram-se cruciais para validar e contextualizar as previsões no cenário clínico. Em conclusão, à medida que a IA continua a moldar a medicina, a busca por modelos de alta performance que mantenham a transparência se torna essencial. As descobertas do estudo sublinham a necessidade emergente de métricas robustas de interpretabilidade, garantindo que os modelos adotados sejam não só precisos, mas também intuitivos e compreensíveis para a comunidade médica.