Justiça Algorítmica na Saúde: Uma Revisão sobre Detecção e Avaliação de Impactos dos Vieses em Aprendizado de Máquina - Barros, Bianca Matos de; Silva, Julia Mombach Da; Zandoná, João Gabriel; Recamonde-Mendoza, Mariana (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2025: Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025)
O uso de aprendizado de máquina na área da saúde tem crescido, mas vieses algorítmicos podem comprometer a equidade e a confiabilidade das predições. Nesta revisão, analisamos 56 estudos publicados entre 2020 e 2022 para investigar como os vieses em modelos preditivos para a saúde foram identificados e quantificados, e qual seu potencial impacto . Nossos resultados indicam que as métricas de equidade e interpretabilidade foram pouco exploradas e ainda faltam abordagens mais sistemáticas para garantir predições justas. Os vieses identificados podem prejudicar desproporcionalmente grupos minoritários de pacientes, aumentando erros diagnósticos, reduzindo a eficácia dos tratamentos e restrigindo o acesso a suporte e recursos essenciais.