Helena Montenegro, investigadora do INESC TEC, recebeu o prémio “Melhor Tese de Mestrado” atribuído pela Associação Portuguesa de Reconhecimento de Padrões (APRP), com o tema “A privacy-preserving framework for case-based interpretability in machine learning”.
O trabalho, desenvolvido no Centro de Telecomunicações e Multimédia (CTM) do INESC TEC e na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, e supervisionado por Jaime S. Cardoso e Wilson Silva, incide sobre a anonimização de imagens médicas para possibilitar o seu uso como explicações de modelos de deep learning em contextos clínicos. Com esta tese, o grande objetivo da investigadora, atualmente estudante de doutoramento, passou por desenvolver modelos de deep learning capazes de editar imagens médicas de modo a remover características reveladoras da identidade de um paciente, preservando a informação necessária ao diagnóstico clínico. Ao proteger a privacidade dos pacientes, estes modelos permitem utilizar imagens médicas como explicações de modelos de Inteligência Artificial, contribuindo para aumentar a confiança e aceitação destes modelos em contextos reais.
“O prémio revela a importância da investigação nas áreas de privacidade e interpretabilidade em deep learning, que foram o foco da minha dissertação. Ver o meu trabalho reconhecido é uma grande motivação para continuar a investigar e propor soluções inovadoras que permitam tirar proveito dos avanços em deep learning para melhorar a qualidade de diagnóstico médico”, referiu Helena Montenegro.
A investigadora mencionada na notícia tem vínculo ao INESC TEC.
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