Inteligência Artificial Explicável (XAI) na área médica

Abstract

A 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.