Trabalho: "Subamostragem Apoiada por Sistemas Imunológicos Artificiais para Aprimorar o Balanceamento de Dados em Contextos de Saúde", aceito no Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO). Estou muito contente que este trabalho, proveniente do meu TCC, está avançando. Agradeço aos professores/colegas Laércio Santos, Luciana Balieiro Cosme, Graciely Duarte e Marcos Flávio Silveira, do IFNMG - Campus Montes Claros e PPGMCS UNIMONTES, pela parceria.

Resumo: O desbalanceamento de dados apresenta um desafio significativo na análise e classificação de conjuntos de dados, especialmente quando se trata de técnicas de subamostragem. O One-Sided Selection (OSS) é uma abordagem comum, porém sua eficácia pode ser limitada devido à remoção ineficiente de exemplos redundantes da classe majoritária. Este artigo propõe uma solução alternativa, denominada Subsampling Supported by Artificial Immune Systems (SSAIS), que incorpora princípios de detecção de padrões das redes imunes artificiais para uma seleção no OSS com mais informação. Lidar com dados desbalanceados permanece como um desafio contínuo no campo da saúde; por essa razão, este artigo utiliza um conjunto de dados relacionado à gestão da diabete como exemplo para ilustrar a eficácia da metodologia proposta.