Os sistemas de saúde em todo o mundo – mesmo os mais avançados – são algumas das instituições mais complicadas, hierárquicas e estáticas da sociedade. Desta vez, a IA conseguiu ajudar apenas em bolsões de excelência. As razões para isso são simples: antes do ataque do Covid-19, não entendíamos a importância dessas áreas e agíamos de acordo, e, crucialmente no que diz respeito à IA, não tínhamos os dados para fornecer as soluções.

Por: Kai Fu Lee via Wired.com 

Diagnóstico de doenças, descoberta de medicamentos, entrega de robôs – a inteligência artificial já está impulsionando mudanças após a pandemia. Isso é apenas o começo.

Na véspera do ano passado, a plataforma de inteligência artificial BlueDot detectou uma anomalia. Ele registrou um conjunto de casos incomuns de pneumonia em Wuhan, China. A BlueDot, com sede em Toronto, Canadá, usa processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina para rastrear, localizar e informar sobre a disseminação de doenças infecciosas. Ele envia seus alertas para uma variedade de clientes, incluindo órgãos de saúde, governo, empresas e saúde pública. Ele havia descoberto o que viria a ser conhecido como Covid-19, nove dias antes da Organização Mundial de Saúde divulgar sua declaração alertando as pessoas para o surgimento de um novo coronavírus.

O papel da BlueDot em detectar o surto foi um exemplo precoce de intervenção da IA. A inteligência artificial já desempenhou um papel útil, porém fragmentado, em muitos aspectos da luta global contra o coronavírus. Nos últimos meses, a IA foi usada para previsão, triagem, alertas de contato, diagnóstico mais rápido, entregas automatizadas e descoberta de medicamentos em laboratório.

À medida que a pandemia se espalha pelo mundo, aplicações inovadoras de IA surgem em muitos locais diferentes. Na Coréia do Sul, as mensagens baseadas em localização têm sido uma ferramenta crucial na batalha para reduzir a transmissão da doença. Nove em cada dez sul-coreanos receberam mensagens de emergência com base na localização que os alertam quando estão perto de um caso confirmado.

Na China, a Alibaba anunciou um algoritmo de IA que, segundo ele, pode diagnosticar casos suspeitos em 20 segundos (quase 45 vezes mais rápido que a detecção humana) com 96% de precisão. Os veículos autônomos foram rapidamente utilizados em cenários que seriam perigosos demais para os seres humanos. Os robôs nas províncias da China em Hubei e Guangdong entregaram alimentos , remédios e produtos a pacientes em hospitais ou famílias em quarentena, muitos dos quais perderam os ganhadores da casa pelo vírus. Na Califórnia, os cientistas da computação estão trabalhando em sistemas que podem monitorar remotamente a saúde dos idosos em suas casas e fornecer alertas se ficarem doentes com o Covid-19 ou outras condições.

Esses instantâneos da IA ​​em ação contra o Covid-19 fornecem uma visão do que será possível nos vários aspectos da assistência médica no futuro. Temos um longo caminho a percorrer. Na verdade, a IA não teve quatro meses particularmente bem-sucedidos na batalha da pandemia. Eu daria um B-menos na melhor das hipóteses. Vimos como os nossos sistemas de saúde são vulneráveis: respostas de alerta insuficientes e imprecisas, suprimentos médicos mal distribuídos, equipe médica sobrecarregada e cansada, leitos hospitalares insuficientes e tratamentos ou curas oportunas.

Os sistemas de saúde em todo o mundo – mesmo os mais avançados – são algumas das instituições mais complicadas, hierárquicas e estáticas da sociedade. Desta vez, a IA conseguiu ajudar apenas em bolsões de excelência. As razões para isso são simples: antes do ataque do Covid-19, não entendíamos a importância dessas áreas e agíamos de acordo, e, crucialmente no que diz respeito à IA, não tínhamos os dados para fornecer as soluções.

VAMOS OLHAR PARA O FUTURO. Existem dois motivos para otimismo.

A primeira é que os dados, sempre a força vital da IA, estão fluindo agora. A Kaggle, uma plataforma de aprendizado de máquina e ciência de dados, está hospedando o conjunto de dados de pesquisa aberta Covid-19 . O CORD-19, como é conhecido, compila dados relevantes e adiciona novas pesquisas em um hub centralizado. O novo conjunto de dados é legível por máquina, tornando-o facilmente analisado para fins de aprendizado de máquina de IA. Até a publicação, existem mais de 128.000 artigos acadêmicos sobre Covid-19, coronavírus, SARS, MERS e outros termos relevantes.

A segunda é que cientistas médicos e cientistas da computação em todo o mundo estão agora focados a laser nesses problemas. Peter Diamandis, fundador da XPrize Foundation, estimou que até 200 milhões de médicos, cientistas, enfermeiros, tecnólogos e engenheiros estão agora mirando o Covid-19. Eles estão realizando dezenas de milhares de experimentos e compartilhando informações “com uma transparência e a velocidades nunca antes vistas”.

O desafio da pesquisa Covid-19 , também hospedado no Kaggle, visa fornecer uma ampla gama de informações sobre a pandemia, incluindo sua história natural, dados de transmissão e critérios de diagnóstico para o vírus, e lições de estudos epidemiológicos anteriores para ajudar as organizações globais de saúde a permanecerem. informado e tomar decisões baseadas em dados. O desafio foi lançado em 16 de março. Em cinco dias, ele já havia recebido mais de 500.000 visualizações e foi baixado mais de 18.000 vezes.

No início do surto na China, o Alibaba divulgou que o algoritmo de IA foi treinado em mais de 5.000 casos confirmados de coronavírus. Usando tomografias, ele pode diagnosticar pacientes em 20 a 30 segundos. Ele também pode analisar as varreduras de pacientes diagnosticados e avaliar rapidamente os declínios ou o progresso da saúde, com base em sinais como massa branca nos pulmões. A Alibaba abriu sua plataforma de IA baseada em nuvem para profissionais médicos em todo o mundo, trabalhando com parceiros locais em dados anônimos para implantação, incluindo módulos para previsão de epidemia, análise de imagens por CT e sequenciamento de genoma para coronavírus.

Com a quantidade estimada de dados médicos no mundo agora dobrando a cada dois meses, os cuidados de saúde estavam prontos para a IA – mesmo antes do ataque do vírus. Um estudo de 2019 que abrange os mercados de cuidados de saúde de inteligência artificial de 19 países estimou uma taxa de crescimento anual composta de 41,7%, de US $ 1,3 bilhão em 2018 para US $ 13 bilhões em 2025, em seis áreas principais de crescimento: fluxo de trabalho hospitalar, vestíveis, imagiologia e diagnóstico médico, planejamento de terapia , assistentes virtuais e, por último mas mais importante, descoberta de medicamentos. O Covid-19 acelerará essas tendências rapidamente.

O aprendizado profundo – a capacidade de processar dados maciços e com vários modelos em alta velocidade – apresenta uma das oportunidades de maior alcance para a IA. As redes neurais profundas, um subtipo de IA, já foram usadas para produzir interpretação algorítmica precisa e rápida de exames médicos, lâminas de patologia, exames oftalmológicos e colonoscopias. Vejo um roteiro claro de como a IA, acelerada pela pandemia, será infundida nos cuidados de saúde. 

O POTENCIAL VAI ALÉM DO DIAGNÓSTICO E TRATAMENTO. Obter compromissos, pagar contas de seguro e outros processos deve ser muito menos doloroso. A IA combinada à automação robótica de processos pode analisar fluxos de trabalho e otimizar processos para fornecer sistemas médicos significativamente mais eficientes, melhorar procedimentos hospitalares e otimizar o cumprimento de seguros. Para lidar com a pandemia, a IA pode automatizar e acelerar as entradas de pré-diagnóstico, processando textos, idiomas e números na quantidade e precisão no nível da máquina.

Com dados suficientes como base, a IA também pode estabelecer referências de dados de saúde para indivíduos e populações. A partir daí, é possível detectar variações a partir da linha de base. Isso, por sua vez, nos posiciona para identificar possíveis pandemias precocemente. Não é fácil. Os sistemas precisam estar conectados para que os mecanismos de alerta e resposta sejam realmente eficazes. Isso parecia ser uma falha nos primeiros dias do surto de coronavírus.

Já existem grandes oportunidades para o uso de modelos e algoritmos de IA para descoberta de novos medicamentos e avanços médicos no seqüenciamento genômico, células-tronco, Crispr e muito mais. No mundo farmacêutico de hoje, existe um preço elevado para o desenvolvimento de um tratamento. Uma grande parte desse custo é consumida pelo dinheiro e pelo tempo gasto em ensaios sem êxito. Mas com a IA, os cientistas podem usar o aprendizado de máquina para modelar milhares de variáveis ​​e como seu efeito composto pode influenciar as respostas das células humanas.

Essas tecnologias já estão sendo usadas na busca por uma vacina Covid-19 e outras terapias. A Insilico Medicine, uma empresa de IA com sede em Hong Kong, especializada em descoberta de medicamentos, foi uma das primeiras empresas a reagir ao Covid-19. A empresa usou sua plataforma de IA química generativa para projetar novas moléculas para atingir a principal proteína viral responsável pela replicação. Ele publicou as moléculas em 5 de fevereiro. A IA e o aprendizado de máquina estão inaugurando uma era de curas mais rápidas e baratas para a humanidade. A descoberta de medicamentos e a indústria farmacêutica como um todo serão revolucionadas.

 NO INÍCIO DE UM INVERNO…  Na manhã de 2035, acordo e percebo um pouco de dor de garganta. Levanto-me e vou até o banheiro. Enquanto escovo os dentes, um sensor infravermelho no espelho do banheiro mede minha temperatura. Um minuto depois de terminar de escovar os dentes, recebo um alerta do meu assistente pessoal de médico de IA mostrando algumas medidas anormais da minha amostra de saliva e que também estou com febre baixa. O PA da AI sugere ainda que eu faça um exame de sangue da agulha da ponta do dedo. Enquanto o café está fermentando, a AP volta com a análise de que eu poderia estar com gripe, um dos dois tipos nessa temporada. Meu PA sugere dois horários de videochamada com meu médico de família, caso eu precise consultá-lo. Ela terá todos os detalhes dos meus sintomas quando eu fizer a ligação. Ela prescreve um descongestionante e paracetamol.

Esse futuro não está tão longe quanto parece. Em breve, à medida que a ciência médica e a ciência da computação convergirem, entraremos em uma era de IA totalmente autônoma, quando podemos esperar que as pessoas escolham wearables, biossensores e detectores domésticos inteligentes para mantê-los seguros e informados. E à medida que a qualidade e a diversidade dos dados aumentam a partir dos dispositivos vestíveis e de outros dispositivos da Internet das Coisas, um ciclo virtuoso de melhorias será iniciado.

Nesse mundo, um novo coronavírus poderia ser rastreado, rastreado, interceptado e cortado antes de começar. Em talvez 15 anos, muitos de nós terão assistentes pessoais de IA em nossas famílias para nos manter apoiados nos problemas de saúde diários de nossas famílias. Robôs ou drones entregam medicamentos às nossas portas. Se for necessária uma cirurgia ou outra intervenção médica, geralmente será um robô realizando ou auxiliando um cirurgião ou médico humano.

Neste futuro, médicos e enfermeiros se concentrarão mais nas tarefas humanas que nenhuma máquina pode fazer. Os profissionais médicos ou cuidadores compassivos combinarão as habilidades de uma enfermeira, técnico médico, assistente social e até psicólogo. Eles irão operar as ferramentas e sistemas de diagnóstico aprimorados pela IA, mas se concentrarão na comunicação com os pacientes, consolando-os em momentos de trauma e apoiando-os emocionalmente durante o tratamento.

Em tudo isso, existem os principais problemas de privacidade e proteção de dados, principalmente quando se trata de registros de pacientes. Seria irresponsável deixar dados úteis em seus próprios compartimentos isolados, em vez de extrair sua utilidade para servir ao progresso de nossas sociedades. Sou um grande defensor do uso de soluções tecnológicas inovadoras para resolver problemas de tecnologia recém-surgidos, e a boa notícia é que houve progresso na aprendizagem federada, também conhecida como aprendizagem distribuída.

Nessa estrutura, os dados dos pacientes são armazenados e nunca deixam seu sistema de saúde hospedeiro, hospitais ou dispositivos pessoais, pois os modelos de aprendizado de máquina são treinados a partir de conjuntos de dados separados, processados ​​e combinados posteriormente. Tecnologias, como aprendizado federado, criptografia homomórfica e ambientes confiáveis ​​de execução de hardware, garantem que os dados sejam computados, transmitidos e armazenados para atender às configurações preferidas, já que os requisitos de privacidade variam em diferentes países e culturas.

SE NADA MAIS, o Covid-19 provou que nossos desafios compartilhados exigem uma IA que reconheça como nossos destinos estão interligados. No passado, a colaboração global levou à erradicação da varíola e à quase erradicação da poliomielite. Enquanto trabalhamos para atingir a meta de mitigar, tratar e erradicar a pandemia, fica claro que a saúde pública não para nas fronteiras nacionais. A medicina é uma arena em que todos os países se beneficiarão da construção e com a pesquisa de outros. Os dados do mundo inteiro gerarão os insights mais robustos sobre saúde e doença.

A IA ajudará a garantir que estaremos melhor preparados para a próxima pandemia. Será necessário que cientistas médicos, cientistas de IA, investidores e formuladores de políticas colaborem. O capital de risco será direcionado para a área da saúde e fornecerá novo ímpeto e foco para empreendedores e pesquisadores inteligentes. E, talvez, à medida que nossas mentes mais brilhantes trabalham juntos nesse desafio, podemos surgir reconhecendo que nosso inimigo comum não é um ao outro, mas um vírus. Será necessário um planeta para mover nossos sistemas globais de saúde para o próximo nível.

Fonte: https://www.wired.com/story/covid-19-will-accelerate-ai-health-care-revolution/

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