Desafios para a adoção de Inteligência Artificial pelo Sistema Único de Saúde (SUS): ética, transparência e interpretabilidade

Nos últimos anos, aplicações que utilizam componentes baseados em Inteligência Artificial (IA) têm se tornado onipresentes em nosso cotidiano. No campo da saúde, ao mesmo tempo em que a IA pode promover enormes avanços, uma questão que se apresenta, e que é desafiadora para a sua adoção, é fazer com que o seu uso seja justo e não discriminatório contra pessoas, grupos, comunidades, populações e instituições. Outra característica marcante é que parte do êxito recente das aplicações baseadas em IA está relacionada a modelos cada vez mais complexos, sacrificando o entendimento humano sobre o seu funcionamento. Em áreas potencialmente sensíveis como a saúde, a falta de transparência é uma limitação que pode ocultar tratamentos discriminatórios ou, por falta de confiança na solução, funcionar como uma barreira para a adoção da tecnologia, o que pode levar a perda de enormes oportunidades para a melhoria do acesso aos serviços de saúde. Esta pesquisa, no primeiro momento, se concentra em identificar os fatores, técnicos, regulatórios e éticos, que podem contribuir para a construção de um ambiente mais adequado para o desenvolvimento da IA nos serviços de saúde. Em seguida, busca compreender como o funcionamento dos métodos de interpretabilidade, que podem fornecer, para modelos de IA reconhecidamente pouco transparentes (black boxes), alguma interpretabilidade e como isso pode impactar os serviços de saúde. Para isso, foi criado um experimento contrafactual relacionado a multiplicidade preditiva e consistência de explicações por meio de listas de importância dos atributos de quatro dos principais modelos de predição (classificação). Esta é uma pesquisa construída com um olhar para o Sistema Único de Saúde (SUS) e, especialmente, o seu princípio doutrinário da Equidade. Com isso, esperamos que o uso de IA na saúde possa contribuir para mitigar os efeitos das iniquidades sociais e econômicas, não para perpetuá-las ou agravá-las, ao criar um ambiente mais transparente e confiável.

Orientador
Marcel de Moraes Pedroso
Segundo orientador
Christovam Barcellos
Autor
Jefferson da Costa Lima
Citação

LIMA, Jefferson da Costa. Desafios para a adoção de Inteligência Artificial pelo Sistema Único de Saúde (SUS): ética, transparência e interpretabilidade. 2022. 146 f. Tese (Doutorado em Informação e Comunicação em Saúde) - Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, 2022.

Ano
2022
Palavras-chave
Ciência de Dados
Saúde Pública
Inteligência Artificial
Aprendizagem de Máquina
Ética e Interpretabilidade
Banca (Integrantes PPGICS)
Ricardo Antunes Dantas de Oliveira
Rodrigo Murtinho de Martinez Torres
Banca (Integrantes Externos)
Flavio du Pin Calmon, Harvard
Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, USP
Tipo de documento
Tese