Alunos do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG participaram, no final de agosto, da Conferência Parallel Problem Solving from Nature (PPSN), em Trento, na Itália. Durante o evento, eles apresentaram o artigo “ESTI: Evolutionary Signal and Time-Series Inspection for Auditing ECG Classifiers”, de autoria de Yan Aquino, Pedro Bento, Arthur Buzelin, Arthur Chagas, Samira Malaquias e Victoria Estanislau, sob orientação dos professores do DCC Wagner Meira Jr. e Gisele L. Pappa.
O trabalho apresentou o ESTI, método desenvolvido para investigar como modelos de inteligência artificial utilizados na análise de eletrocardiogramas (ECGs) tomam suas decisões. A abordagem gera ECGs sintéticos e modifica características interpretáveis dos sinais, como ritmo, formato dos batimentos e diferenças entre derivações, permitindo identificar quais alterações influenciam as classificações feitas pelo modelo.
Os resultados mostraram que algumas condições estavam associadas a padrões específicos, enquanto outras apresentaram sobreposição entre diferentes diagnósticos. O método permite, assim, auditar quais evidências um classificador utiliza e pode ser adaptado para outros tipos de sinais e séries temporais.
Além da apresentação da pesquisa, os alunos tiveram contato com pesquisadores de diferentes instituições e países, ampliando as possibilidades de troca e colaboração na área.
