Exame de Qualificação: PRIVATE AND SECURE FEDERATED LEARNING PROTOCOL FOR EARLY DEPRESSION DETECTION

Hora: 09h

Orientadores:
Fábio Borges de Oliveira - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Banca Examinadora:
Jack Baczynski - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC (presidente)
Antônio Tadeu Azevedo Gomes - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Nadia Nedjah - Universidade Estadual do Rio de Janeiro - UERJ

Suplentes:
Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC

Resumo:

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 CON FIDENCIAIS. 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.