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: Anais da I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial da Região Sul, 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.