Visão Geral
Um projeto focado em desenvolver modelos de inteligência artificial que suportem a triagem metabólica em atenção primária. O diferencial é a exigência de interpretabilidade — cada previsão precisa vir acompanhada de justificativa clínica.
Objetivos
- Treinar modelos preditivos em bases de dados metabolômicos reais.
- Garantir interpretabilidade clínica em todas as saídas do modelo.
- Validar em cenário real com clínicos parceiros.
- Documentar limitações e escopo apropriado de uso.
Abordagem
Uso de técnicas como SHAP, LIME e modelos baseados em regras, combinadas com validação cruzada em coortes distintas e revisão contínua com médicos.
Parceiros
Veltron, clínicas parceiras em atenção primária, cientistas de dados independentes.