EVENTO
PRIVATE AND SECURE FEDERATED LEARNING PROTOCOL FOR EARLY DEPRESSION DETECTION
Tipo de evento: Exame de Qualificação
RECONHECENDO A SENSIBILIDADE DOS DADOS DOS PACIENTES E A NECESSIDADE DE MEDIDAS DE SEGURANÇA ROBUSTAS, ESTE ESTUDO ABORDA O DESAFIO DA DISPONIBILIDADE LIMITADA DE DADOS EM CUIDADOS DE SAÚDE MENTAL, PERMITINDO O TREINAMENTO COLABORATIVO EM VÁRIOS DOMÍNIOS SEM REVELAR INFORMAÇÕES CONFIDENCIAIS. ESTA PESQUISA TEM COMO OBJETIVO DESENVOLVER UM PROTOCOLO SEGURO DE APRENDIZAGEM FEDERADA PARA DETECÇÃO PRECOCE DE DEPRESSÃO. O MODELO PADRÃO DE APRENDIZAGEM FEDERADA NÃO GARANTE A PRIVACIDADE DOS DADOS, FAZENDO-SE NECESSÁRIO O DESENVOLVIMENTO DE PROTOCOLOS SEGUROS. AO UTILIZAR DC-NETS ASSIMÉTRICAS PARA PROTEÇÃO DA PRIVACIDADE, O PROTOCOLO PROPOSTO, APLICADO À SAÚDE MENTAL E ESPECIFICAMENTE À DETECÇÃO PRECOCE DE DEPRESSÃO, SERÁ AVALIADO COM BASE NA COMUNICAÇÃO, PRECISÃO E CUSTOS COMPUTACIONAIS, E COMPARADO COM MÉTODOS EXISTENTES.Para assistir acesse:meet.google.com/pas-vgzg-jmy
Data Início: 28/03/2024 Hora: 09:00 Data Fim: 28/03/2024 Hora: 12:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Virtual
Aluno: Paulo Ricardo Borré Reis - -
Orientador: Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Jack Baczynski - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Nadia Nedjah - Universidade Estadual do Rio de Janeiro - UERJ
Suplente Banca Examinadora: Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
