Com o avanço da inteligência artificial (IA) na medicina, ataques cibernéticos a sistemas de análise de imagens médicas têm se tornado uma preocupação crescente. Para enfrentar essa ameaça, Erikson Júlio de Aguiar, doutorando do ICMC-USP, desenvolveu o Radar-Mix, uma ferramenta capaz de detectar e analisar interferências externas nesses sistemas. Financiado pela FAPESP e orientado pela professora Agma Juci Machado Traina, o projeto busca proteger diagnósticos contra adulterações maliciosas que podem comprometer a saúde dos pacientes.
O Radar-Mix foi reconhecido internacionalmente, rendendo a Aguiar o prêmio “Best Student Paper” no 37º Simpósio Internacional de Sistemas Médicos Baseados em Computador (CBMS), no México. Além disso, ele apresentará os avanços do projeto no SPIE Medical Imaging, um dos principais eventos da área, que acontece entre 16 e 20 de fevereiro na Califórnia, EUA. Segundo o pesquisador, hackers inserem pequenas alterações em imagens de raios X e ressonância magnética, confundindo os sistemas de IA.
O Radar-Mix detecta e explica esses ataques, permitindo uma defesa mais eficiente e segura. A ferramenta usa técnicas avançadas, como Grad-CAM e SHAP, para identificar e destacar visualmente as áreas afetadas pelos ataques. Segundo Traina, o sistema pode ser implementado diretamente em hospitais e centros de diagnóstico, garantindo maior segurança na tomada de decisões médicas. O código-fonte do Radar-Mix está disponível no GitHub, permitindo que outros pesquisadores contribuam para aprimorar a solução.