Aprendizagem automática em tarefas de imagiologia médica de alto risco

Seminário de Almoço de Aprendizagem Automática da Priberam

Resumo: A imagiologia médica é um pilar da saúde que suporta rastreio, diagnóstico, planeamento de tratamento e avaliação, assim como seguimento. No entanto, devido a alterações nos sistemas de aquisição, a falta de dados causada por preocupações de privacidade, entre outros, os modelos de aprendizagem automática desenvolvidos muitas vezes carecem de generalizabilidade. Nesta apresentação, veremos como a propriedade de invariância das estruturas causais pode ser utilizada para melhorar a generalizabilidade, cobrindo a aplicação em dados tabulares obtidos a partir de imagens, abordagens de aprendizagem profunda e o uso de IA generativa para promover tais diversas abordagens que podem ser usadas para dados tabulares.

Bio: João Santinha, PhD, é investigador especializado em imagiologia médica, biomarcadores e inteligência artificial. Ele co-lidera o Laboratório de Cirurgia Digital. O Dr. Santinha completou o seu doutoramento no Instituto de Telecomunicações – Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa. É também Professor Assistente Convidado na Faculdade de Medicina da Universidade de Lisboa.

O seu trabalho foca no desenvolvimento de ferramentas impulsionadas por IA para melhorar a precisão cirúrgica e personalizar rastreios, diagnósticos, tratamentos e seguimento através de dados de imagem e não-imagem.