Mitigação de Disparidades de Gênero em Modelos de Regressão de Redes Neurais Multitarefas Aplicado a Doença de Parkinson - Silva, Bruno Pires M.; Berton, Lilian; Salles Neto, Luiz Leduino de (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
Fairness em modelos preditivos é um aspecto crucial, especialmente em contextos sensíveis como a saúde, onde disparidades podem resultar em consequências graves. Este trabalho propõe uma solução para mitigar tais disparidades em problemas de regressão. A abordagem emprega uma rede neural multitarefa modificada, na qual são realizadas modificações na função de perda para redução da disparidade dos erros entre os sexos. O modelo foi aplicado num conjunto de dados de pacientes com Parkinson para prever um escore sobre a progressão da doença. Os resultados preliminares mostram a capacidade de predição do sexo e um desempenho satisfatório na tarefa de regressão.