Green AI e Data Augmentation para Triagem de Úlceras do Pé Diabético no Brasil: um Pipeline Eficiente, Sustentável e Socialmente Orientado - Monteiro, Danielle S.; Teixeira, Marcio; Corrêa, Pedro Pizzigatti (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2026)
As úlceras do pé diabético são uma complicação grave do diabetes mellitus que sobrecarrega o Sistema Único de Saúde [Armstrong et al. 2017, DATASUS 2025]. Propomos um pipeline de visão computacional orientado à saúde pública para classificar e segmentar essas lesões, guiado por eficiência computacional (Green AI) e robustez com dados limitados. Ele combina EfficientNet-B0 e MobileNetV3-Large com adaptação Batch Normalizationonly, MixUp/CutMix, FixRes e inferência adaptativa por entropia, auditando energia e CO 2 com o CodeCarbon [Schmidt et al. 2021] nos desafios DFUC2020/DFUC2021. Os modelos BN-only atingem AUC, F1-macro e AUPRC competitivos com custo energético muito inferior ao full fine-tune.