Desenvolver e aplicar técnicas avançadas de NLP para a análise, extração, interpretação e organização de informações contidas em documentos de saúde. Essa linha de pesquisa busca automatizar e melhorar processos que envolvem grandes volumes de texto, como a extração de dados relevantes de prontuários e a análise de textos legais complexos, facilitando a tomada de decisões por profissionais da saúde. Desenvolvimento e Avaliação de LLMs para Suporte à Decisão Clínica.
Aprendizado de Máquina
O uso de aprendizado de máquina em aplicações de saúde permite analisar grandes volumes de dados médicos para identificar padrões e prever diagnósticos com maior precisão. Essa tecnologia também auxilia no desenvolvimento de tratamentos personalizados, contribuindo para uma tomada de decisão mais informada por profissionais de saúde.
Ética e regulação da Inteligência Artificial
Investigar as implicações éticas e os desafios regulatórios relacionados ao uso de Inteligência Artificial em setores críticos, além de desenvolver frameworks e diretrizes que garantam o uso responsável e seguro de tecnologias de IA, abordando questões como privacidade, transparência, responsabilidade e justiça. Visa propor e avaliar políticas e regulamentações que possam orientar o desenvolvimento e a aplicação da IA de maneira que proteja os direitos dos indivíduos e promova a equidade.
Desenvolvimento de ferramentas de visualização de dados na saúde
Explorar, desenvolver e implementar sistemas de Inteligência Artificial que aprimorem a visualização de dados em contextos de saúde, com foco em melhorar a compreensão, tomada de decisões e comunicação de informações complexas para diferentes públicos.