Análise da abordagem antirracista como pilar fundamental no design de intervenções de inteligência artificial na área de saúde
| Ano de defesa: | 2024 |
|---|---|
| Autor(a) principal: |
Alves, Fernanda maria de souza
 |
| Orientador(a): |
Barros, Helda Oliveira
|
| Banca de defesa: |
Arcoverde Junior, José Carlos porto
,
Oliveira, Tatalina
,
Alencar, Renan costa
|
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR School)
Mestrado em Design |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://deposita.ibict.br/handle/deposita/826 https://isni.org/isni/0000000527830351 https://www.cesar.school/ https://ror.org/02t7xfd51 |
Resumo: | The increasing use of artificial intelligence (AI) in the healthcare sector in Brazil faces the critical challenge of racial biases, which have the potential to amplify existing inequalities and compromise the quality of care in a country marked by its significant racial diversity. This research aims to investigate how the inclusion of anti-racist practices in the design of AI solutions can contribute to equity in artificial intelligence solutions in healthcare. It also seeks to understand the mechanisms by which racial biases affect AI solutions, as well as proposing strategies to effectively mitigate these biases. Using an exploratory, inductive, and constructivist methodological approach, based on the analysis of interviews with healthcare professionals, designers, and developers, the study highlights the scarcity of anti-racist initiatives in the AI solutions development cycle, showing the need to reformulate current practices. In conclusion, it reveals the need for a holistic approach to achieve equity in AI solutions in healthcare, emphasizing the adoption of anti-racist practices, the promotion of diversity in development teams, and the importance of multidisciplinary collaborations. These strategies aim to ensure that AI solutions meet the varied needs of the population, with ethics, racial equity, and explicitly anti-racist practices becoming central elements of innovation in healthcare AI. |
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Barros, Helda Oliveirahttps://orcid.org/0000-0003-2337-493Xhttp://lattes.cnpq.br/7304349084200954Arcoverde Junior, José Carlos portoOliveira, TatalinaAlencar, Renan costahttps://orcid.org/0000-0002-6866-0916https://orcid.org/0000-0002-0931-1011https://orcid.org/0000-0003-0028-558Xhttp://lattes.cnpq.br/8668875075504449http://lattes.cnpq.br/0342261677880699http://lattes.cnpq.br/3381678604898700https://orcid.org/0000-0003-3078-0848https://lattes.cnpq.br/5787698038810264Alves, Fernanda maria de souza2025-11-19T14:48:36Z2025-11-19T14:48:36Z2024-03-27ALVES, Fernanda Maria de Souza. Análise da abordagem antirracista como pilar fundamental no design de intervenções de inteligência artificial na área de saúde. 2024. Dissertação (Mestrado em Design) – CESAR School, Recife, 2024.https://deposita.ibict.br/handle/deposita/82625019015002P6https://isni.org/isni/0000000527830351https://www.cesar.school/https://ror.org/02t7xfd51The increasing use of artificial intelligence (AI) in the healthcare sector in Brazil faces the critical challenge of racial biases, which have the potential to amplify existing inequalities and compromise the quality of care in a country marked by its significant racial diversity. This research aims to investigate how the inclusion of anti-racist practices in the design of AI solutions can contribute to equity in artificial intelligence solutions in healthcare. It also seeks to understand the mechanisms by which racial biases affect AI solutions, as well as proposing strategies to effectively mitigate these biases. Using an exploratory, inductive, and constructivist methodological approach, based on the analysis of interviews with healthcare professionals, designers, and developers, the study highlights the scarcity of anti-racist initiatives in the AI solutions development cycle, showing the need to reformulate current practices. In conclusion, it reveals the need for a holistic approach to achieve equity in AI solutions in healthcare, emphasizing the adoption of anti-racist practices, the promotion of diversity in development teams, and the importance of multidisciplinary collaborations. These strategies aim to ensure that AI solutions meet the varied needs of the population, with ethics, racial equity, and explicitly anti-racist practices becoming central elements of innovation in healthcare AI.O crescente uso de inteligência artificial (IA) no setor da saúde no Brasil enfrenta o desafio crítico de vieses raciais, que ameaçam amplificar as desigualdades existentes e comprometer a qualidade do atendimento em um país marcado por sua significativa diversidade racial. Esta pesquisa visa investigar como a inclusão de práticas antirracistas no design de soluções de IA pode contribuir para a equidade em soluções de inteligência artificial na área de saúde. Busca também entender os mecanismos pelos quais vieses raciais afetam as soluções de IA, além de propor estratégias para mitigar esses vieses de forma eficaz. A partir de uma abordagem metodológica exploratória, indutiva e construtivista, baseada na análise de entrevistas com profissionais da saúde, designers e desenvolvedores, o estudo destaca a escassez de iniciativas antirracistas no ciclo de desenvolvimento de soluções de IA, evidenciando a necessidade de reformular as práticas atuais. Assim, revela-se a necessidade de uma abordagem holística para alcançar equidade em soluções de IA na saúde, enfatizando a adoção de práticas antirracistas, a promoção de diversidade nas equipes de desenvolvimento, e a importância de colaborações multidisciplinares. Essas medidas buscam garantir que as soluções de IA atendam às necessidades variadas da população, com a ética, a equidade racial e as práticas explicitamente antirracistas se tornando elementos centrais da inovação em IA na saúde.ALMEIDA, S. Racismo estrutural. São Paulo: Jandaíra, 2019. ASHOK, M; MADAN, R; JOHA, A; SIVARAJAH, U. Ethical framework for artificial intelligence and digital technologies. International Journal of Information Management, v. 62, 102433, 2022. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102433. Acesso em: 05 dez. 2023 BAHIA, S. [Entrevista] – “O mercado de tecnologia pode ser um lugar para as mulheres negras”. 9 de outubro de 2019. Disponível em: http://inciti.org/2019/10/09/entrevista-o-mercado-de-tecnologia-pode-ser-um-lugar-paraas-mulheres-negras/. Acesso em: 01 fev. 2024. BENTO, C. O pacto da branquitude. São Paulo: Companhia das Letras; 2022. BUGHIN, J. et al. Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute, 04 set. 2018. Disponível em: https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-fronti er-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy. Acesso em: 04 mar. 2023. CARROLL, A. D. Equity-Centered Community Design Field Guide. 2018. 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Acesso em: 20 maio 2023.Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR School)Mestrado em DesignBrasilArtificial IntelligenceSystemic RacismHealth EquityAntiracismAlgorithmic BiasInteligência ArtificialRacismo estruturalEquidade na saúdeAtirracismoViés algorítmicoAnálise da abordagem antirracista como pilar fundamental no design de intervenções de inteligência artificial na área de saúdeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCiências sociais aplicadasinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Comum do Brasil - Depositainstname:Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (Ibict)instacron:IBICTTEXTde souza alves_dissertação_ANÁLISE DA ABORDAGEM ANTIRRACISTA COMO PILAR FUNDAMENTAL NO DESIGN DE INTERVENÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ÁREA DE SAÚDE.pdf.pdf.txtWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.TikaTextExtractionFilter on 2025-11-19T17:20:42Z (GMT).Extracted texttext/plain103084https://deposita.ibict.br/bitstreams/0efba53f-f83a-4d79-a23d-8dd3b336a5d8/downloada219862463abcabd8e0df6f12292e9c4MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILde souza alves_dissertação_ANÁLISE DA ABORDAGEM ANTIRRACISTA COMO PILAR FUNDAMENTAL NO DESIGN DE INTERVENÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ÁREA DE SAÚDE.pdf.pdf.jpgWritten by FormatFilter org.dspace.app.mediafilter.PDFBoxThumbnail on 2025-11-19T17:20:42Z (GMT).Generated Thumbnailimage/jpeg2713https://deposita.ibict.br/bitstreams/d5b0239b-862b-417a-9470-1d4cf582434d/downloadc3bd5a72cf458038ae219cab113aecc4MD54falseAnonymousREADORIGINALde souza alves_dissertação_ANÁLISE DA ABORDAGEM ANTIRRACISTA COMO PILAR FUNDAMENTAL NO DESIGN DE INTERVENÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ÁREA DE SAÚDE.pdf.pdfde souza alves_dissertação_ANÁLISE DA ABORDAGEM ANTIRRACISTA COMO PILAR FUNDAMENTAL NO DESIGN DE INTERVENÇÕES DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA ÁREA DE SAÚDE.pdf.pdfapplication/pdf2121881https://deposita.ibict.br/bitstreams/5c524623-bc59-4a3a-96a3-6bd0c56eb15a/downloadce8249626e818eaa22019d847a419cd0MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtWritten by org.dspace.content.LicenseUtilstext/plain; 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The increasing use of artificial intelligence (AI) in the healthcare sector in Brazil faces the critical challenge of racial biases, which have the potential to amplify existing inequalities and compromise the quality of care in a country marked by its significant racial diversity. This research aims to investigate how the inclusion of anti-racist practices in the design of AI solutions can contribute to equity in artificial intelligence solutions in healthcare. It also seeks to understand the mechanisms by which racial biases affect AI solutions, as well as proposing strategies to effectively mitigate these biases. Using an exploratory, inductive, and constructivist methodological approach, based on the analysis of interviews with healthcare professionals, designers, and developers, the study highlights the scarcity of anti-racist initiatives in the AI solutions development cycle, showing the need to reformulate current practices. In conclusion, it reveals the need for a holistic approach to achieve equity in AI solutions in healthcare, emphasizing the adoption of anti-racist practices, the promotion of diversity in development teams, and the importance of multidisciplinary collaborations. These strategies aim to ensure that AI solutions meet the varied needs of the population, with ethics, racial equity, and explicitly anti-racist practices becoming central elements of innovation in healthcare AI. |
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