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Sobre o NIAR-Saúde

Núcleo de Inteligência Artificial Responsável para Saúde da UFMG.

Missão

Transformar o uso de dados em saúde por meio de uma inteligência artificial ética, segura e responsável.

Conceito

Dimensões da IA Responsável

Interseções que constroem IA confiável e centrada nas pessoas.

Justiça e Vieses

Promove equidade, identifica e mitiga vieses e discriminações para garantir decisões justas para todos.

Privacidade e Segurança

Protege dados pessoais e informações sensíveis, garantindo confidencialidade, integridade e conformidade com a legislação.

Governança de Dados

Estabelece práticas para coleta, armazenamento, qualidade, compartilhamento e uso dos dados com confiabilidade, rastreabilidade e conformidade.

Governança de IA

Define políticas, processos e responsabilidades para garantir uso ético, seguro e alinhado aos objetivos da organização.

Transparência

Torna o funcionamento, decisões e limitações da IA compreensíveis e auditáveis.

IA Responsável

Confiança, ética e benefícios para todos

  • Transparência + Justiça e Vieses

    Transparência para uma IA mais justa

  • Justiça e Vieses + IA Responsável

    Menos vieses, mais confiança e inclusão

  • Justiça e Vieses + Privacidade e Segurança

    Equidade com respeito à privacidade

  • Transparência + Governança de IA

    Accountability através de explicabilidade

  • Privacidade e Segurança + IA Responsável

    Proteção de direitos e confiança do usuário

  • Transparência + Governança de Dados

    Transparência sobre o uso e proteção dos dados

  • Governança de IA + Governança de Dados

    Governança alinha IA e dados aos objetivos éticos

  • Privacidade e Segurança + Governança de Dados

    Segurança viabiliza confiança e conformidade

Juntas, essas dimensões promovem sistemas de IA confiáveis, éticos, seguros, transparentes e alinhados aos valores humanos e às exigências legais e regulatórias.

Objetivos específicos

Como atuamos

Acesso responsável a dados

Projetar, implementar e operar um serviço que viabilize o acesso responsável a dados e modelos em saúde, assegurando ética, segurança e conformidade legal.

Capacitação e formação

Disseminar conhecimento e promover a capacitação em inteligência artificial responsável aplicada à saúde, formando profissionais qualificados na área.

Plataforma computacional

Projetar, implementar e validar uma plataforma computacional voltada ao desenvolvimento e uso de soluções em IA responsável, com foco em transparência e rastreabilidade.

Estudos de caso aplicados

Planejar, executar e avaliar estudos de caso que demonstrem, na prática, a aplicação de IA responsável em saúde.

Transferência de tecnologia

Promover a transferência de tecnologia e conhecimento relacionados à implantação e operação do NIAR-Saúde, ampliando o impacto das soluções desenvolvidas.

Metas

Áreas de atuação

O projeto se organiza em sete metas concomitantes, distribuídas em quatro tipos de atividade: processos e boas práticas, plataforma computacional, projetos piloto e disseminação.

Meta 1

Serviço de acesso responsável

Especificação, implementação e operação de um serviço experimental para acesso responsável a dados e modelos em saúde.

Michele Brandão

Coordenação

Michele Brandão

Meta 2

Capacitação e formação

Disseminação de conhecimento e oferta de cursos em ética e uso do ambiente NIAR para formação em IA responsável.

Ana Paula SilvaZilma Reis

Coordenação

Ana Paula Silva e Zilma Reis

Meta 3

Plataforma computacional

Desenvolvimento e validação de uma plataforma computacional para suporte à IA responsável em saúde.

Wagner MeiraDorgival Guedes

Coordenação

Wagner Meira e Dorgival Guedes

Meta 4

IA para eletrocardiograma (IA-ECG)

Desenvolvimento de algoritmo para diagnóstico automatizado de ECG, ampliando acesso e apoiando o laudo médico.

Antonio Ribeiro

Coordenação

Antonio Ribeiro

Meta 5

Modelos preditivos em DCNT

Predição de doenças crônicas e fatores de risco com base em dados epidemiológicos e sociodemográficos.

Deborah Malta

Coordenação

Deborah Malta

Meta 6

IA em dados oncológicos do SUS

Integração e análise preditiva de dados de pacientes oncológicos do SUS em Belo Horizonte.

ML

Coordenação

Mariangela Cherchiglia

Meta 7

Transferência de tecnologia

Disseminação e transferência de conhecimento e tecnologias desenvolvidas no projeto.

Wagner Meira

Coordenação

Wagner Meira

Equipe

Pesquisadores

Um time multidisciplinar unindo computação, medicina, bioética e saúde pública.

Ver equipe completa
Wagner Meira

Wagner Meira

Coordenador Metas 3 e 7

Ciência da Computação

Michele Brandão

Michele Brandão

Coordenadora Meta 1

Ciência da Computação e IA Responsável

Dorgival Guedes

Dorgival Guedes

Coordenador Meta 3

Sistemas Distribuídos

Ana Paula Silva

Ana Paula Silva

Coordenadora Meta 2

Computação Social

Virgílio Almeida

Virgílio Almeida

Pesquisador

Ciência da Computação e IA Responsável

ML

Mariangela Cherchiglia

Coordenadora Meta 6

Saúde Pública

Nossa trajetória

História & Marcos

  1. Assinatura do TED

  2. Set 2025

    Início do projeto

  3. Framework NIAR

  4. Mar 2026

    Inauguração da sala segura