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Como a InteligA?ncia Artificial detecta sinais de doenAi??as que humanos nA?o podem enxergar

(BBC Brasil)

O dia estava ensolarado com um ar de primavera. Eu seguia Angela, cujo nome foi alterado para proteger sua identidade, por um corredor que levava ao meu consultA?rio em Melbourne, na AustrA?lia. Ela era minha paciente havia vA?rios anos, mas sA? naquela manhA? notei que ela arrastava os pAi??s enquanto andava. Sua face estava sem expressA?o e ela tremia levemente.
Eu a encaminhei a um neurologista e, em uma semana, ela comeAi??ou a receber tratamento para o mal de Parkinson. Mas fiquei chateada por nA?o perceber seus sintomas antes.

Infelizmente, esta Ai?? uma situaAi??A?o comum para pacientes em todo o mundo. Eles sA? sA?o diagnosticados quando comeAi??am a mostrar sinais visAi??veis da doenAi??a – quando o corpo avisa os mAi??dicos de que algo estA? errado. Se a doenAi??a pudesse ser detectada mais cedo, os pacientes teriam a chance de receber um tratamento precoce e atAi?? de interromper a condiAi??A?o antes que ela se manifestasse.
Uma nova tecnologia comeAi??a a oferecer essa esperanAi??a.

Com a ajuda da inteligA?ncia artificial, os pacientes e os mAi??dicos podem ser alertados sobre possAi??veis mudanAi??as na saA?de de pacientes meses ou atAi?? anos antes que os sintomas apareAi??am.

O futurista Ross Dawson, fundador da Future Exploration Network, prevA? uma mudanAi??a do atual modelo voltado mais para o tratamento de doenAi??as para um novo ecossistema de saA?de mais focado na prevenAi??A?o e no rastreamento de possAi??veis problemas antes que eles tenham a chance de se desenvolver.

“A expectativa de se viver uma vida plena e saudA?vel estA? impulsionando mudanAi??as de atitude na sociedade”, afirma Dawson. “A explosA?o de novas tecnologias e algoritmos desta dAi??cada aprofundou o aprendizado sobre a inteligA?ncia artificial (IA), tornando-a viagra sales, viagra sales, viagra sales, viagra sales, viagra sales, viagra sales. mais eficiente que humanos no reconhecimento de padrAi??es.”

Ao rastrear a frequA?ncia cardAi??aca, respiraAi??A?o, movimento e atAi?? substA?ncias quAi??micas da respiraAi??A?o, a IA consegue detectar potenciais problemas de saA?de muito antes de surgirem sintomas A?bvios. Isso pode ajudar os mAi??dicos a intervir ou permitir que os pacientes mudem seu estilo de vida para aliviar ou prevenir doenAi??as. Talvez esses sistemas possam atAi?? discernir padrAi??es invisAi??veis ao olho humano, revelando aspectos surpreendentes de como o corpo pode nos enganar.

Janelas para a sua saA?de
Dawson destaca estudos em que a IA consegue antecipar as chances de um indivAi??duo sofrer um ataque cardAi??aco ao monitorar constantemente seu pulso.

Um estudo recente de pesquisadores do Google mostrou que os algoritmos de inteligA?ncia artificial tambAi??m podem ser usados para prever pelo olhar de um indivAi??duo se ele tem chances de sofrer um ataque cardAi??aco.

Eles treinaram a IA com exames de retina de 284.335 pacientes. Ao procurar padrAi??es nos cruzamentos de vasos sanguAi??neos, a mA?quina aprendeu a identificar os sinais indicadores de doenAi??as cardiovasculares.

Movimentos diA?rios
Se Dina Katabi estiver no caminho certo, atrasos no diagnA?stico de doenAi??as genAi??ticas e condiAi??Ai??es debilitantes como o mal de Parkinson, depressA?o, enfisema, problemas cardAi??acos e demA?ncia serA?o coisas do passado.

Ela projetou um dispositivo que transmite sinais sem fio de baixa potA?ncia em uma residA?ncia. Essas ondas eletromagnAi??ticas refletem no corpo do paciente. Toda vez que nos movemos, mudamos o campo eletromagnAi??tico ao nosso redor. O dispositivo de Katabi detecta essas reflexAi??es minA?sculas usando o aprendizado de mA?quina para acompanhar os movimentos do paciente pelas paredes.

Katabi descreve os sinais sem fio como “mA?quinas incrAi??veis” que vA?o alAi??m de nossos sentidos naturais. A implantaAi??A?o de um dispositivo na casa do paciente permite que seus padrAi??es de sono e mobilidade sejam continuamente monitorados. O sistema pode captar suas taxas de respiraAi??A?o – mesmo com vA?rias pessoas em uma sala – e detectar se alguAi??m tem uma queda. Ele pode monitorar seus batimentos cardAi??acos e fornecer informaAi??Ai??es atAi?? sobre seu estado emocional.

“NA?s nA?o os vemos, mas eles podem complementar nosso conhecimento de forma quase mA?gica”, afirma a pesquisadora. “Nosso novo dispositivo Ai?? capaz de atravessar paredes e extrair informaAi??Ai??es vitais que ampliam nossa limitada capacidade de perceber mudanAi??as”.

Essa capacidade de procurar mudanAi??as no comportamento diA?rio dos pacientes pode fornecer pistas precoces de que algo estA? errado, talvez antes de eles mesmos saberem.

Muitos de nA?s jA? utilizam uma infinidade de dispositivos para monitorar tudo, desde a ingestA?o de calorias atAi?? o nA?mero de passos que damos por dia. A inteligA?ncia artificial pode desempenhar um papel vital na compreensA?o dessas informaAi??Ai??es.

Essa capacidade de prever mudanAi??as discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa, discount viagra usa. na saA?de pode ser importante Ai?? medida que a populaAi??A?o envelhece – de acordo com a ONU, um quinto da populaAi??A?o global serA? de pessoas acima de 60 anos em 2050.

“Cada vez mais pessoas idosas estA?o vivendo sozinhas, sobrecarregadas com doenAi??as crA?nicas, o que provoca enormes problemas de seguranAi??a”, diz Katabi. Ela acredita que seu dispositivo permitirA? uma intervenAi??A?o precoce de mAi??dicos, evitando potenciais emergA?ncias mAi??dicas.

DiagnA?stico pelo olhar
A inteligA?ncia artificial tambAi??m poderia detectar doenAi??as a partir do olhar das pessoas. A startup FDNA desenvolveu o aplicativo Face2Gene, que usa a chamada “fenotipagem profunda” para identificar possAi??veis doenAi??as genAi??ticas a partir dos traAi??os faciais de um paciente. Ele emprega uma tAi??cnica de IA conhecida como aprendizado profundo, que ensina algoritmos a detectar caracterAi??sticas faciais e formas tipicamente encontradas em distA?rbios genAi??ticos raros, como a sAi??ndrome de Noonan.

O algoritmo foi treinado com mais de 17 mil fotografias de pacientes que sofrem de uma entre 216 condiAi??Ai??es genAi??ticas listadas. Em alguns desses distA?rbios, os pacientes desenvolvem caracterAi??sticas faciais especAi??ficas. Por exemplo, na deficiA?ncia intelectual do tipo Bain, crianAi??as tA?m olhos em forma de amA?ndoa e queixos pequenos. O algoritmo do FDNA aprendeu a reconhecer esses padrAi??es faciais distintos que muitas vezes sA?o indetectA?veis pelos mAi??dicos.

Os testes do Face2Gene acertaram o diagnA?stico em 91% das vezes, superando o desempenho de mAi??dicos para condiAi??Ai??es como a sAi??ndrome de Angelman e de Cornelia de Lange.

O diagnA?stico precoce de sAi??ndromes genAi??ticas raras permite a introduAi??A?o de tratamentos mais prontamente, alAi??m de poupar as famAi??lias da odisseia diagnA?stica que essas condiAi??Ai??es geralmente envolvem. Com doenAi??as raras afetando cerca de 10% da populaAi??A?o mundial, ferramentas de IA provavelmente mudarA?o a cara da medicina.

Dentro do seu cAi??rebro
MAi??dicos e cirurgiAi??es hA? muito confiam em raios-X e tomografias para ajudA?-los a diagnosticar condiAi??Ai??es relacionadas aos sintomas dos pacientes. Mas e se fosse possAi??vel usar esses exames para identificar uma doenAi??a antes que ela comece a causar problemas?

Ben Franc, professor de radiologia clAi??nica da Universidade de Stanford, estA? empenhado em desvendar os segredos por trA?s de milhAi??es de tomografias computadorizadas realizadas rotineiramente nos departamentos de oncologia. Em geral, mAi??dicos usam esses escaneamentos para detectar tumores cancerosos, mas nunca os analisam em busca de outros riscos potenciais Ai?? saA?de do paciente.

Em um projeto piloto, Franc e sua uma equipe estudam se mudanAi??as no metabolismo cerebral apontadas pelos exames podem prever o mal de Alzheimer, condiAi??A?o que afeta 10% das pessoas com mais de 65 anos.

A partir da IA, eles desenvolveram algoritmos capazes de detectar mudanAi??as sutis no metabolismo cerebral, no caso a captaAi??A?o de glicose em certas A?reas do cAi??rebro, que possivelmente ocorrem no inAi??cio do desenvolvimento da doenAi??a. Em testes de imagem de 40 pacientes, o algoritmo detectou a doenAi??a em mAi??dia seis anos mais cedo que os mAi??dicos. Isso abre a perspectiva de se diagnosticar essa condiAi??A?o devastadora anos antes de os sintomas aparecerem.

“Os computadores podem encontrar associaAi??Ai??es que humanos levariam a vida toda para fazA?-las”, diz Franc. “A IA nos permite tirar proveito da expertise extraAi??da de milhAi??es de casos, o que pode garantir um diagnA?stico precoce e, espera-se, a um tratamento mais oportuno e eficaz.”

E o alvo nA?o Ai?? apenas o mal de Alzheimer. Seu grupo de pesquisa tambAi??m publicou recentemente um artigo mostrando que os enormes conjuntos de dados de ressonA?ncia magnAi??tica e tomografia computadorizada podem ser usados para prever o subtipo de cA?ncer de mama do paciente, bem como suas chances de sobrevida sem recaAi??da.

Esse novo campo em crescimento Ai?? conhecido como radiA?mica e usa dados brutos para identificar caracterAi??sticas que nA?o podem ser vistas a olho nu. Existem mais de cinco mil recursos de imagem independentes que podem ser usados e a IA oferece uma nova e poderosa maneira de analisar todos eles.

“Usando o aprendizado de mA?quina, conseguimos identificar caracterAi??sticas que podem ser usadas para fazer previsAi??es”, diz Franc. Ele espera usar a IA fora do hospital para avaliar a saA?de geral de um indivAi??duo. Por exemplo, ele acredita que banheiros inteligentes podem buscar mudanAi??as na urina ou nas fezes de uma pessoa para prever doenAi??as.

Como vocA? fala
Hoje a tecnologia de exames e imagens jA? fornece pistas sobre o estado fAi??sico do paciente, mas hA? menos recursos para se diagnosticar condiAi??Ai??es de saA?de mental. No entanto, o nA?mero de pessoas que sofrem de distA?rbios mentais sA? faz crescer, com um total 25% da populaAi??A?o global e proporAi??Ai??es epidA?micas em alguns paAi??ses. Como sA?o uma das principais causas de incapacidade, isso coloca uma enorme pressA?o sobre a sociedade.

O aprendizado de mA?quina oferece novas formas de detectar precocemente as condiAi??Ai??es de saA?de mental a partir de sinais escondidos na escolha das palavras, no tom de voz e em outras nuances da linguagem.

Ellie Ai?? uma avatar que atua como terapeuta virtual e foi desenvolvida pelo Instituto de Tecnologias Criativas da Universidade do Sul da CalifA?rnia. Ela pode analisar mais de 60 pontos no rosto de um paciente para determinar se ele estA? deprimido, ansioso ou sofrendo de transtorno de estresse pA?s-traumA?tico.

O tempo que uma pessoa leva para fazer uma pausa antes de responder uma pergunta, sua postura ou o quanto ela acena com a cabeAi??a – tudo fornece a Ellie mais pistas sobre o estado mental do paciente durante a “consulta”.

Espera-se que esta forma de aprendizado de mA?quina “melhore a previsA?o, o diagnA?stico e o tratamento de transtornos mentais”, escreveram Nicole Marinez-Martin e seus colegas da Escola de Ai??tica BiomAi??dica de Stanford em um artigo recente publicado no Journal of Ethics.

Os avanAi??os na IA tambAi??m produziram robA?s emocionalmente inteligentes capazes de ter conversas naturais com seres humanos – tecnologia que estA? garantindo o acesso a tratamento a um nA?mero maior de pessoas. Wysa, por exemplo, Ai?? um robA? projetado por terapeutas e pesquisadores de IA para estimular nas pessoas habilidades de resiliA?ncia mental a partir de tAi??cnicas da terapia cognitivo-comportamental. A ideia Ai?? que o robA? faAi??a perguntas que as ajudem a entender como se sentem depois de um dia difAi??cil.

DecisAi??es difAi??ceis
A combinaAi??A?o de medidas biomAi??tricas com o perfil genAi??tico de um indivAi??duo pode ajudar a prever fatores de risco de tal forma que podem substituir diretrizes mAi??dicas gerais. No mundo da medicina de precisA?o, a IA pode tornar o check-up anual anacrA?nico.

Mas quanta confianAi??a estamos dispostos a colocar em um algoritmo sobre decisAi??es de nossas vidas? Um artigo recente no AMA Journal of Ethics apresenta um cenA?rio hipotAi??tico em que o aprendizado de mA?quina Ai?? usado em decisAi??es do fim da vida. Na ocasiA?o, os autores ressaltam que “um algoritmo nA?o perderA? o sono se prever, com alto grau de confianAi??a, que uma pessoa gostaria que a mA?quina que dA? suporte a sua vida fosse desligada”.

A questA?o Ai??: queremos que algo como a IA, que nA?o se preocupa com suas decisAi??es, faAi??a ponderaAi??Ai??es tA?o importantes?

Talvez ainda preferAi??ssemos a abordagem de um mAi??dico ao de uma mA?quina. Mas, em um futuro prA?ximo, a IA pode entender questAi??es bem antes dos especialistas humanos. Por serem totalmente adaptadas a nossa personalidade, comportamento e emoAi??Ai??es, elas poderiam nos alertar sobre algo que salvaria nossa vida.

Portanto, embora nA?o possamos esperar que um computador sinta emoAi??Ai??es, podemos querer que ele entenda o que e como estamos nos sentindo.

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