Como a Inteligência Artificial detecta sinaislp bwindoenças que humanos não podem enxergar:lp bwin

Com a ajuda da inteligência artificial, os pacientes e os médicos podem ser alertados sobre possíveis mudanças na saúdelp bwinpacientes meses ou até anos antes que os sintomas apareçam.

O futurista Ross Dawson, fundador da Future Exploration Network, prevê uma mudança do atual modelo voltado mais para o tratamentolp bwindoenças para um novo ecossistemalp bwinsaúde mais focado na prevenção e no rastreamentolp bwinpossíveis problemas antes que eles tenham a chancelp bwinse desenvolver.

"A expectativalp bwinse viver uma vida plena e saudável está impulsionando mudançaslp bwinatitude na sociedade", afirma Dawson. "A explosãolp bwinnovas tecnologias e algoritmos desta década aprofundou o aprendizado sobre a inteligência artificial (IA), tornando-a mais eficiente que humanos no reconhecimentolp bwinpadrões."

Ao rastrear a frequência cardíaca, respiração, movimento e até substâncias químicas da respiração, a IA consegue detectar potenciais problemaslp bwinsaúde muito anteslp bwinsurgirem sintomas óbvios. Isso pode ajudar os médicos a intervir ou permitir que os pacientes mudem seu estilolp bwinvida para aliviar ou prevenir doenças. Talvez esses sistemas possam até discernir padrões invisíveis ao olho humano, revelando aspectos surpreendenteslp bwincomo o corpo pode nos enganar.

Janelas para alp bwinsaúde

Dawson destaca estudoslp bwinque a IA consegue antecipar as chanceslp bwinum indivíduo sofrer um ataque cardíaco ao monitorar constantemente seu pulso.

Um estudo recentelp bwinpesquisadores do Google mostrou que os algoritmoslp bwininteligência artificial também podem ser usados para prever pelo olharlp bwinum indivíduo se ele tem chanceslp bwinsofrer um ataque cardíaco.

Eles treinaram a IA com exameslp bwinretinalp bwin284.335 pacientes. Ao procurar padrões nos cruzamentoslp bwinvasos sanguíneos, a máquina aprendeu a identificar os sinais indicadoreslp bwindoenças cardiovasculares.

Movimentos diários

Se Dina Katabi estiver no caminho certo, atrasos no diagnósticolp bwindoenças genéticas e condições debilitantes como o mallp bwinParkinson, depressão, enfisema, problemas cardíacos e demência serão coisas do passado.

Ela projetou um dispositivo que transmite sinais sem fiolp bwinbaixa potêncialp bwinuma residência. Essas ondas eletromagnéticas refletem no corpo do paciente. Toda vez que nos movemos, mudamos o campo eletromagnético ao nosso redor. O dispositivolp bwinKatabi detecta essas reflexões minúsculas usando o aprendizadolp bwinmáquina para acompanhar os movimentos do paciente pelas paredes.

Katabi descreve os sinais sem fio como "máquinas incríveis" que vão alémlp bwinnossos sentidos naturais. A implantaçãolp bwinum dispositivo na casa do paciente permite que seus padrõeslp bwinsono e mobilidade sejam continuamente monitorados. O sistema pode captar suas taxaslp bwinrespiração - mesmo com várias pessoaslp bwinuma sala - e detectar se alguém tem uma queda. Ele pode monitorar seus batimentos cardíacos e fornecer informações até sobre seu estado emocional.

"Nós não os vemos, mas eles podem complementar nosso conhecimentolp bwinforma quase mágica", afirma a pesquisadora. "Nosso novo dispositivo é capazlp bwinatravessar paredes e extrair informações vitais que ampliam nossa limitada capacidadelp bwinperceber mudanças".

Essa capacidadelp bwinprocurar mudanças no comportamento diário dos pacientes pode fornecer pistas precoceslp bwinque algo está errado, talvez anteslp bwineles mesmos saberem.

Muitoslp bwinnós já utilizam uma infinidadelp bwindispositivos para monitorar tudo, desde a ingestãolp bwincalorias até o númerolp bwinpassos que damos por dia. A inteligência artificial pode desempenhar um papel vital na compreensão dessas informações.

Essa capacidadelp bwinprever mudanças na saúde pode ser importante à medida que a população envelhece -lp bwinacordo com a ONU, um quinto da população global serálp bwinpessoas acimalp bwin60 anoslp bwin2050.

"Cada vez mais pessoas idosas estão vivendo sozinhas, sobrecarregadas com doenças crônicas, o que provoca enormes problemaslp bwinsegurança", diz Katabi. Ela acredita que seu dispositivo permitirá uma intervenção precocelp bwinmédicos, evitando potenciais emergências médicas.

Diagnóstico pelo olhar

A inteligência artificial também poderia detectar doenças a partir do olhar das pessoas. A startup FDNA desenvolveu o aplicativo Face2Gene, que usa a chamada "fenotipagem profunda" para identificar possíveis doenças genéticas a partir dos traços faciaislp bwinum paciente. Ele emprega uma técnicalp bwinIA conhecida como aprendizado profundo, que ensina algoritmos a detectar características faciais e formas tipicamente encontradaslp bwindistúrbios genéticos raros, como a síndromelp bwinNoonan.

O algoritmo foi treinado com maislp bwin17 mil fotografiaslp bwinpacientes que sofremlp bwinuma entre 216 condições genéticas listadas. Em alguns desses distúrbios, os pacientes desenvolvem características faciais específicas. Por exemplo, na deficiência intelectual do tipo Bain, crianças têm olhoslp bwinformalp bwinamêndoa e queixos pequenos. O algoritmo do FDNA aprendeu a reconhecer esses padrões faciais distintos que muitas vezes são indetectáveis pelos médicos.

Os testes do Face2Gene acertaram o diagnósticolp bwin91% das vezes, superando o desempenholp bwinmédicos para condições como a síndromelp bwinAngelman elp bwinCornelialp bwinLange.

O diagnóstico precocelp bwinsíndromes genéticas raras permite a introduçãolp bwintratamentos mais prontamente, alémlp bwinpoupar as famílias da odisseia diagnóstica que essas condições geralmente envolvem. Com doenças raras afetando cercalp bwin10% da população mundial, ferramentaslp bwinIA provavelmente mudarão a cara da medicina.

Dentro do seu cérebro

Médicos e cirurgiões há muito confiamlp bwinraios-X e tomografias para ajudá-los a diagnosticar condições relacionadas aos sintomas dos pacientes. Mas e se fosse possível usar esses exames para identificar uma doença antes que ela comece a causar problemas?

Ben Franc, professorlp bwinradiologia clínica da Universidadelp bwinStanford, está empenhadolp bwindesvendar os segredos por tráslp bwinmilhõeslp bwintomografias computadorizadas realizadas rotineiramente nos departamentoslp bwinoncologia. Em geral, médicos usam esses escaneamentos para detectar tumores cancerosos, mas nunca os analisamlp bwinbuscalp bwinoutros riscos potenciais à saúde do paciente.

Em um projeto piloto, Franc elp bwinuma equipe estudam se mudanças no metabolismo cerebral apontadas pelos exames podem prever o mallp bwinAlzheimer, condição que afeta 10% das pessoas com maislp bwin65 anos.

A partir da IA, eles desenvolveram algoritmos capazeslp bwindetectar mudanças sutis no metabolismo cerebral, no caso a captaçãolp bwinglicoselp bwincertas áreas do cérebro, que possivelmente ocorrem no início do desenvolvimento da doença. Em testeslp bwinimagemlp bwin40 pacientes, o algoritmo detectou a doençalp bwinmédia seis anos mais cedo que os médicos. Isso abre a perspectivalp bwinse diagnosticar essa condição devastadora anos anteslp bwinos sintomas aparecerem.

"Os computadores podem encontrar associações que humanos levariam a vida toda para fazê-las", diz Franc. "A IA nos permite tirar proveito da expertise extraídalp bwinmilhõeslp bwincasos, o que pode garantir um diagnóstico precoce e, espera-se, a um tratamento mais oportuno e eficaz."

E o alvo não é apenas o mallp bwinAlzheimer. Seu grupolp bwinpesquisa também publicou recentemente um artigo mostrando que os enormes conjuntoslp bwindadoslp bwinressonância magnética e tomografia computadorizada podem ser usados para prever o subtipolp bwincâncerlp bwinmama do paciente, bem como suas chanceslp bwinsobrevida sem recaída.

Esse novo campolp bwincrescimento é conhecido como radiômica e usa dados brutos para identificar características que não podem ser vistas a olho nu. Existem maislp bwincinco mil recursoslp bwinimagem independentes que podem ser usados e a IA oferece uma nova e poderosa maneiralp bwinanalisar todos eles.

"Usando o aprendizadolp bwinmáquina, conseguimos identificar características que podem ser usadas para fazer previsões", diz Franc. Ele espera usar a IA fora do hospital para avaliar a saúde gerallp bwinum indivíduo. Por exemplo, ele acredita que banheiros inteligentes podem buscar mudanças na urina ou nas fezeslp bwinuma pessoa para prever doenças.

Como você fala

Hoje a tecnologialp bwinexames e imagens já fornece pistas sobre o estado físico do paciente, mas há menos recursos para se diagnosticar condiçõeslp bwinsaúde mental. No entanto, o númerolp bwinpessoas que sofremlp bwindistúrbios mentais só faz crescer, com um total 25% da população global e proporções epidêmicaslp bwinalguns países. Como são uma das principais causaslp bwinincapacidade, isso coloca uma enorme pressão sobre a sociedade.

O aprendizadolp bwinmáquina oferece novas formaslp bwindetectar precocemente as condiçõeslp bwinsaúde mental a partirlp bwinsinais escondidos na escolha das palavras, no tomlp bwinvoz elp bwinoutras nuances da linguagem.

Ellie é uma avatar que atua como terapeuta virtual e foi desenvolvida pelo Institutolp bwinTecnologias Criativas da Universidade do Sul da Califórnia. Ela pode analisar maislp bwin60 pontos no rostolp bwinum paciente para determinar se ele está deprimido, ansioso ou sofrendolp bwintranstornolp bwinestresse pós-traumático.

O tempo que uma pessoa leva para fazer uma pausa anteslp bwinresponder uma pergunta,lp bwinpostura ou o quanto ela acena com a cabeça - tudo fornece a Ellie mais pistas sobre o estado mental do paciente durante a "consulta".

Espera-se que esta formalp bwinaprendizadolp bwinmáquina "melhore a previsão, o diagnóstico e o tratamentolp bwintranstornos mentais", escreveram Nicole Marinez-Martin e seus colegas da Escolalp bwinÉtica Biomédicalp bwinStanfordlp bwinum artigo recente publicado no Journal of Ethics.

Os avanços na IA também produziram robôs emocionalmente inteligentes capazeslp bwinter conversas naturais com seres humanos - tecnologia que está garantindo o acesso a tratamento a um número maiorlp bwinpessoas. Wysa, por exemplo, é um robô projetado por terapeutas e pesquisadoreslp bwinIA para estimular nas pessoas habilidadeslp bwinresiliência mental a partirlp bwintécnicas da terapia cognitivo-comportamental. A ideia é que o robô faça perguntas que as ajudem a entender como se sentem depoislp bwinum dia difícil.

Decisões difíceis

A combinaçãolp bwinmedidas biométricas com o perfil genéticolp bwinum indivíduo pode ajudar a prever fatoreslp bwinriscolp bwintal forma que podem substituir diretrizes médicas gerais. No mundo da medicinalp bwinprecisão, a IA pode tornar o check-up anual anacrônico.

Mas quanta confiança estamos dispostos a colocarlp bwinum algoritmo sobre decisõeslp bwinnossas vidas? Um artigo recente no AMA Journal of Ethics apresenta um cenário hipotéticolp bwinque o aprendizadolp bwinmáquina é usadolp bwindecisões do fim da vida. Na ocasião, os autores ressaltam que "um algoritmo não perderá o sono se prever, com alto graulp bwinconfiança, que uma pessoa gostaria que a máquina que dá suporte alp bwinvida fosse desligada".

A questão é: queremos que algo como a IA, que não se preocupa com suas decisões, faça ponderações tão importantes?

Talvez ainda preferíssemos a abordagemlp bwinum médico aolp bwinuma máquina. Mas,lp bwinum futuro próximo, a IA pode entender questões bem antes dos especialistas humanos. Por serem totalmente adaptadas a nossa personalidade, comportamento e emoções, elas poderiam nos alertar sobre algo que salvaria nossa vida.

Portanto, embora não possamos esperar que um computador sinta emoções, podemos querer que ele entenda o que e como estamos nos sentindo.

lp bwin Leia a versão original lp bwin desta reportagem (em inglês) no site BBC Future lp bwin .

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