Análise de Desaprendizado de Máquina em Modelos de Classificação de Imagens Médicas - Falcao, Andreza M. C.; Cordeiro, Filipe R. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2025)
O desaprendizado de máquina tem como objetivo remover dados privados ou sensíveis de um modelo pré-treinado, preservando a robustez do modelo. Apesar dos avanços, essa técnica não tem sido explorada em classificação de imagens médicas. Esse trabalho avalia o modelo de desaprendizagem Salun, conduzindo experimentos nas bases PathMNIST, OrganAMNIST e BloodMNIST. Também analisamos a influência do aumento de dados na qualidade do desaprendizado. Resultados mostram que o Salun obtém resultados próximos ao retreinamento completo, indicando uma solução eficiente para ser usada em aplicações médicas.