Um Framework Explicável para Predições Clínicas: Integração de Raciocínio Baseado em Casos, Clustering e Contrafactuais - Radaelli, Eduardo C.; Reinheimer, Isabel C.; Assunção, Joaquim V. C.; Poli-de-Figueiredo, Carlos E.; Silva, Luís A. L. (Anais da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul (ERAMIA-RS), 2025)
Este trabalho propõe um framework de inteligência artificial explicável (XAI) para geração de explicações contrafactuais em dados clínicos, integrando Raciocínio Baseado em Casos (CBR), Clustering e métodos contrafactuais. O modelo de Deep Learning (DL) prediz o rótulo de um caso consulta, enquanto casos similares, porém de classe diferente, são agrupados em perfis clínicos semelhantes. Para melhorar a diversidade e interpretabilidade dos contrafactuais gerados, casos amostrados destes grupos orientam alterações mínimas e plausíveis nos atributos do caso.