Como a Inteligência Artificial detecta sinaisbet da galeradoenças que humanos não podem enxergar:bet da galera

Com a ajuda da inteligência artificial, os pacientes e os médicos podem ser alertados sobre possíveis mudanças na saúdebet da galerapacientes 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 tratamentobet da galeradoenças para um novo ecossistemabet da galerasaúde mais focado na prevenção e no rastreamentobet da galerapossíveis problemas antes que eles tenham a chancebet da galerase desenvolver.

"A expectativabet da galerase viver uma vida plena e saudável está impulsionando mudançasbet da galeraatitude na sociedade", afirma Dawson. "A explosãobet da galeranovas tecnologias e algoritmos desta década aprofundou o aprendizado sobre a inteligência artificial (IA), tornando-a mais eficiente que humanos no reconhecimentobet da galerapadrões."

Ao rastrear a frequência cardíaca, respiração, movimento e até substâncias químicas da respiração, a IA consegue detectar potenciais problemasbet da galerasaúde muito antesbet da galerasurgirem sintomas óbvios. Isso pode ajudar os médicos a intervir ou permitir que os pacientes mudem seu estilobet da galeravida para aliviar ou prevenir doenças. Talvez esses sistemas possam até discernir padrões invisíveis ao olho humano, revelando aspectos surpreendentesbet da galeracomo o corpo pode nos enganar.

Janelas para abet da galerasaúde

Dawson destaca estudosbet da galeraque a IA consegue antecipar as chancesbet da galeraum indivíduo sofrer um ataque cardíaco ao monitorar constantemente seu pulso.

Um estudo recentebet da galerapesquisadores do Google mostrou que os algoritmosbet da galerainteligência artificial também podem ser usados para prever pelo olharbet da galeraum indivíduo se ele tem chancesbet da galerasofrer um ataque cardíaco.

Eles treinaram a IA com examesbet da galeraretinabet da galera284.335 pacientes. Ao procurar padrões nos cruzamentosbet da galeravasos sanguíneos, a máquina aprendeu a identificar os sinais indicadoresbet da galeradoenças cardiovasculares.

Movimentos diários

Se Dina Katabi estiver no caminho certo, atrasos no diagnósticobet da galeradoenças genéticas e condições debilitantes como o malbet da galeraParkinson, depressão, enfisema, problemas cardíacos e demência serão coisas do passado.

Ela projetou um dispositivo que transmite sinais sem fiobet da galerabaixa potênciabet da galerauma residência. Essas ondas eletromagnéticas refletem no corpo do paciente. Toda vez que nos movemos, mudamos o campo eletromagnético ao nosso redor. O dispositivobet da galeraKatabi detecta essas reflexões minúsculas usando o aprendizadobet da galeramáquina para acompanhar os movimentos do paciente pelas paredes.

Katabi descreve os sinais sem fio como "máquinas incríveis" que vão alémbet da galeranossos sentidos naturais. A implantaçãobet da galeraum dispositivo na casa do paciente permite que seus padrõesbet da galerasono e mobilidade sejam continuamente monitorados. O sistema pode captar suas taxasbet da galerarespiração - mesmo com várias pessoasbet da galerauma 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 conhecimentobet da galeraforma quase mágica", afirma a pesquisadora. "Nosso novo dispositivo é capazbet da galeraatravessar paredes e extrair informações vitais que ampliam nossa limitada capacidadebet da galeraperceber mudanças".

Essa capacidadebet da galeraprocurar mudanças no comportamento diário dos pacientes pode fornecer pistas precocesbet da galeraque algo está errado, talvez antesbet da galeraeles mesmos saberem.

Muitosbet da galeranós já utilizam uma infinidadebet da galeradispositivos para monitorar tudo, desde a ingestãobet da galeracalorias até o númerobet da galerapassos que damos por dia. A inteligência artificial pode desempenhar um papel vital na compreensão dessas informações.

Essa capacidadebet da galeraprever mudanças na saúde pode ser importante à medida que a população envelhece -bet da galeraacordo com a ONU, um quinto da população global serábet da galerapessoas acimabet da galera60 anosbet da galera2050.

"Cada vez mais pessoas idosas estão vivendo sozinhas, sobrecarregadas com doenças crônicas, o que provoca enormes problemasbet da galerasegurança", diz Katabi. Ela acredita que seu dispositivo permitirá uma intervenção precocebet da galeramédicos, 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 faciaisbet da galeraum paciente. Ele emprega uma técnicabet da galeraIA conhecida como aprendizado profundo, que ensina algoritmos a detectar características faciais e formas tipicamente encontradasbet da galeradistúrbios genéticos raros, como a síndromebet da galeraNoonan.

O algoritmo foi treinado com maisbet da galera17 mil fotografiasbet da galerapacientes que sofrembet da galerauma 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 olhosbet da galeraformabet da galeraamêndoa 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 diagnósticobet da galera91% das vezes, superando o desempenhobet da galeramédicos para condições como a síndromebet da galeraAngelman ebet da galeraCorneliabet da galeraLange.

O diagnóstico precocebet da galerasíndromes genéticas raras permite a introduçãobet da galeratratamentos mais prontamente, alémbet da galerapoupar as famílias da odisseia diagnóstica que essas condições geralmente envolvem. Com doenças raras afetando cercabet da galera10% da população mundial, ferramentasbet da galeraIA provavelmente mudarão a cara da medicina.

Dentro do seu cérebro

Médicos e cirurgiões há muito confiambet da galeraraios-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, professorbet da galeraradiologia clínica da Universidadebet da galeraStanford, está empenhadobet da galeradesvendar os segredos por trásbet da galeramilhõesbet da galeratomografias computadorizadas realizadas rotineiramente nos departamentosbet da galeraoncologia. Em geral, médicos usam esses escaneamentos para detectar tumores cancerosos, mas nunca os analisambet da galerabuscabet da galeraoutros riscos potenciais à saúde do paciente.

Em um projeto piloto, Franc ebet da galerauma equipe estudam se mudanças no metabolismo cerebral apontadas pelos exames podem prever o malbet da galeraAlzheimer, condição que afeta 10% das pessoas com maisbet da galera65 anos.

A partir da IA, eles desenvolveram algoritmos capazesbet da galeradetectar mudanças sutis no metabolismo cerebral, no caso a captaçãobet da galeraglicosebet da galeracertas áreas do cérebro, que possivelmente ocorrem no início do desenvolvimento da doença. Em testesbet da galeraimagembet da galera40 pacientes, o algoritmo detectou a doençabet da galeramédia seis anos mais cedo que os médicos. Isso abre a perspectivabet da galerase diagnosticar essa condição devastadora anos antesbet da galeraos 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 extraídabet da galeramilhõesbet da galeracasos, o que pode garantir um diagnóstico precoce e, espera-se, a um tratamento mais oportuno e eficaz."

E o alvo não é apenas o malbet da galeraAlzheimer. Seu grupobet da galerapesquisa também publicou recentemente um artigo mostrando que os enormes conjuntosbet da galeradadosbet da galeraressonância magnética e tomografia computadorizada podem ser usados para prever o subtipobet da galeracâncerbet da galeramama do paciente, bem como suas chancesbet da galerasobrevida sem recaída.

Esse novo campobet da galeracrescimento é conhecido como radiômica e usa dados brutos para identificar características que não podem ser vistas a olho nu. Existem maisbet da galeracinco mil recursosbet da galeraimagem independentes que podem ser usados e a IA oferece uma nova e poderosa maneirabet da galeraanalisar todos eles.

"Usando o aprendizadobet da galeramáquina, conseguimos identificar características que podem ser usadas para fazer previsões", diz Franc. Ele espera usar a IA fora do hospital para avaliar a saúde geralbet da galeraum indivíduo. Por exemplo, ele acredita que banheiros inteligentes podem buscar mudanças na urina ou nas fezesbet da galerauma pessoa para prever doenças.

Como você fala

Hoje a tecnologiabet da galeraexames e imagens já fornece pistas sobre o estado físico do paciente, mas há menos recursos para se diagnosticar condiçõesbet da galerasaúde mental. No entanto, o númerobet da galerapessoas que sofrembet da galeradistúrbios mentais só faz crescer, com um total 25% da população global e proporções epidêmicasbet da galeraalguns países. Como são uma das principais causasbet da galeraincapacidade, isso coloca uma enorme pressão sobre a sociedade.

O aprendizadobet da galeramáquina oferece novas formasbet da galeradetectar precocemente as condiçõesbet da galerasaúde mental a partirbet da galerasinais escondidos na escolha das palavras, no tombet da galeravoz ebet da galeraoutras nuances da linguagem.

Ellie é uma avatar que atua como terapeuta virtual e foi desenvolvida pelo Institutobet da galeraTecnologias Criativas da Universidade do Sul da Califórnia. Ela pode analisar maisbet da galera60 pontos no rostobet da galeraum paciente para determinar se ele está deprimido, ansioso ou sofrendobet da galeratranstornobet da galeraestresse pós-traumático.

O tempo que uma pessoa leva para fazer uma pausa antesbet da galeraresponder uma pergunta,bet da galerapostura 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 formabet da galeraaprendizadobet da galeramáquina "melhore a previsão, o diagnóstico e o tratamentobet da galeratranstornos mentais", escreveram Nicole Marinez-Martin e seus colegas da Escolabet da galeraÉtica Biomédicabet da galeraStanfordbet da galeraum artigo recente publicado no Journal of Ethics.

Os avanços na IA também produziram robôs emocionalmente inteligentes capazesbet da galerater conversas naturais com seres humanos - tecnologia que está garantindo o acesso a tratamento a um número maiorbet da galerapessoas. Wysa, por exemplo, é um robô projetado por terapeutas e pesquisadoresbet da galeraIA para estimular nas pessoas habilidadesbet da galeraresiliência mental a partirbet da galeratécnicas da terapia cognitivo-comportamental. A ideia é que o robô faça perguntas que as ajudem a entender como se sentem depoisbet da galeraum dia difícil.

Decisões difíceis

A combinaçãobet da galeramedidas biométricas com o perfil genéticobet da galeraum indivíduo pode ajudar a prever fatoresbet da galerariscobet da galeratal forma que podem substituir diretrizes médicas gerais. No mundo da medicinabet da galeraprecisão, a IA pode tornar o check-up anual anacrônico.

Mas quanta confiança estamos dispostos a colocarbet da galeraum algoritmo sobre decisõesbet da galeranossas vidas? Um artigo recente no AMA Journal of Ethics apresenta um cenário hipotéticobet da galeraque o aprendizadobet da galeramáquina é usadobet da galeradecisões do fim da vida. Na ocasião, os autores ressaltam que "um algoritmo não perderá o sono se prever, com alto graubet da galeraconfiança, que uma pessoa gostaria que a máquina que dá suporte abet da galeravida 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 abordagembet da galeraum médico aobet da galerauma máquina. Mas,bet da galeraum 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.

bet da galera Leia a versão original bet da galera desta reportagem (em inglês) no site BBC Future bet da galera .

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