Uma Revisão Sistemática sobre a Relação de Impacto da Qualidade de Dados na Justiça Algorítmica para Classificação de Imagens - Riquelme, Maristela de Freitas; Lima, Lucas Freire de; Lima, Luiz Fernando F. P. de; Ricarte, Danielle Rousy Dias (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2024: Anais Estendidos do XXIV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2024)
À medida que os sistemas de classificação de imagens médicas são difundidos, intensifica-se o debate acerca da imparcialidade e justiça destes. Buscando compreender a forma como a temática vem sendo debatida, realizou-se uma revisão sistemática sobre o impacto da qualidade de dados na ocorrência de vieses em sistemas de aprendizado de máquina na classificação de imagens médicas. Após a análise dos artigos, foram identificados métodos para assegurar a qualidade dos conjuntos de dados. Conclui-se, que a qualidade do conjunto de dados impacta no desempenho dos modelos, podendo ocasionar em diagnósticos clínicos incorretos ou imprecisos.