O avanço da inteligência artificial (IA) na medicina tem trazido inovações significativas, mas também desafios relacionados à segurança digital. Sistemas de análise de imagens médicas tornaram-se alvos de ataques cibernéticos, comprometendo diagnósticos e colocando em risco a saúde de pacientes. Para enfrentar esse problema, o doutorando Erikson Júlio de Aguiar, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), desenvolveu o Radar-Mix, uma ferramenta que detecta e analisa ataques externos em sistemas de IA.
O projeto, financiado pela FAPESP e orientado pela professora Agma Juci Machado Traina, recebeu reconhecimento internacional. Em 2024, Aguiar foi premiado no 37º Simpósio Internacional de Sistemas Médicos Baseados em Computador (CBMS), no México, e apresentará os avanços da pesquisa no evento SPIE Medical Imaging, nos Estados Unidos.
O Radar-Mix foi projetado para combater ataques hackers que inserem alterações imperceptíveis em imagens médicas, como as de raios X e ressonância magnética, levando a erros de diagnóstico. A ferramenta usa técnicas avançadas de explicação visual, como Grad-CAM e SHAP, para identificar e detalhar essas alterações, garantindo maior segurança na interpretação das imagens.
A professora Traina destaca o potencial de implementação direta da ferramenta em sistemas médicos, protegendo hospitais e centros de diagnóstico. O modelo foi estruturado para atuar como uma camada adicional de segurança, funcionando como um filtro entre o acesso aos serviços e servidores.
Em um contexto de aumento dos ataques cibernéticos a instituições de saúde, o Radar-Mix se torna uma solução essencial para preservar a integridade dos diagnósticos e manter a confiança na tecnologia médica. A ferramenta está disponível em código aberto, permitindo que pesquisadores e desenvolvedores colaborem para seu aprimoramento. A experiência internacional de Aguiar reforça a relevância do projeto e amplia suas possibilidades de impacto no setor de saúde.
