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O que podemos aprender com a Inteligência Artificial em tempos de COVID-19

O que podemos aprender com a Inteligência Artificial em tempos de COVID-19

São diversos os textos aqui do Academia Médica falando sobre o papel da Inteligência Artificial na Medicina, seu prós e contras, defensores e críticos. Não ouso aqui esgotar o assunto, mas (já dando um spoiler) quero aproveitar o momento em que estamos para trazer algumas informações recentes sobre a aplicação dessa abordagem computacional no enfrentamento a essa pandemia e, ao final, propor algumas reflexões.

 

O que viria a ser Inteligência Artificial?

Independente da sua área de estudo (seja na saúde ou fora dela), se você nasceu depois de meados do século XX, certamente já ouviu falar em Inteligência Artificial (IA). De forma sucinta, pode-se dizer que IA é um "termo geral que implica o uso de um computador para simular o comportamento inteligente com a mínima intervenção humana possível" [1]. Mais que isso, para Alan Turing, conhecido como o pai da computação, esse comportamento inteligente emulado em computador tem como objetivo realizar tarefas cognitivas com desempenho equivalente ao do ser humano [2]. E como exatamente a IA pode se inserir na Medicina? Basta pensar no que elas têm em comum: o uso da lógica.

E se neste instante você, leitor da área de saúde, estiver indignado que eu estou resumindo o raciocínio clínico à lógica booleana (0 ou 1, verdadeiro ou falso, sim ou não), gostaria de te informar que o que chamamos de IA atualmente engloba uma diversidade imensa de técnicas. Se você acha que a lógica "preto e branco" não te convence, existe a chamada lógica Fuzzy, que subdivide os valores booleanos em gradações (vários tons de cinza, se preferir), e tem tido diversas aplicações em Medicina justamente por considerar tais nuances.

Talvez você também já tenha ouvido falar em redes neurais artificiais, que podem ser "treinadas" (sim, é esse o termo) para aprender a classificar dados em categorias. Antigamente, era computacionalmente mais viável executar redes compostas de duas ou três camadas de "neurônios" artificiais. Porém, hoje em dia, devido ao crescente poder de processamento, já é possível construir redes muito mais complexas e com várias camadas (já ouviu falar em deep learning?). Esses são apenas alguns dos inúmeros exemplos dos algoritmos que compõem o que chamamos da IA [3].

Não, eu não estou dizendo que os computadores são melhores que nós (embora sejam mais eficientes em uma infinidade de tarefas) e nem que o raciocínio clínico se reduz a apenas processar um punhado de dados objetivos de pacientes. A mente humana é muito mais complexa do que só um amontoado de neurônios e tem características subjetivas que não acredito que um dia serão simuladas com maestria por computadores. Também não estou dizendo que a atividade médica será substituída pelas máquinas, mas temos que convir que há um imenso receio por parte de muitos profissionais de que isso ocorra.

Ao mesmo tempo, nossa geração está tendo que lidar com algo que nem mesmo a geração dos nossos pais, talvez até de nossos avós, teve que enfrentar antes (aliás, o último evento semelhante foi a gripe espanhola de 1918-1920). Quem sabe esse seja o ponto em que possamos pensar um pouco fora da caixinha e reconhecer como a computação e a IA têm sido aliados da Medicina nesse período (e por que não depois?).

 

Como a IA tem nos ajudado neste momento?

Combater algo nocivo em escala mundial sem dúvidas faz com que todos os holofotes se voltem para as iniciativas que venham a auxiliar na elaboração de estratégias de contenção, prevenção, diagnósticos e tratamentos contra a COVID-19. Não seria diferente com softwares baseados em IA. Os exemplos são inúmeros e vão desde a aplicação em modelos epidemiológicos até a prevenção do suicídio.

Um grupo de pesquisadores da Fudan University, em Shangai - China, utilizou dados de casos confirmados de COVID-19 publicados pela OMS entre 11 de janeiro e 27 de fevereiro de 2020 em 31 províncias chinesas, além de Hong Kong, Taiwan e Macau. Esses dados serviram para o treinamento de uma rede neural artificial com o objetivo de mapear em tempo real a dinâmica das infecções em território chinês, prevendo número de casos, duração e final da epidemia. Com esse modelo, os cientistas ofereceram ao governo uma ferramenta para estimar a melhor forma de destinar os recursos e lidar com os casos no território mapeado [4].

Ainda nesse sentido, dois pesquisadores da Augusta University, na Georgia - EUA, coletaram dados de questionários online, respondidos via celular, e propuseram um algoritmo que auxilia na triagem de casos prováveis de infecção. A ideia consiste em agilizar a identificação e isolamento de um indivíduo possivelmente infectado com base em seu histórico de viagens e sintomas e, a partir desses dados, classificá-lo de acordo as categorias de risco definidas pelos pesquisadores. Uma vez identificado um possível caso, o serviço de saúde mais próximo é notificado e o indivíduo pode ou se dirigir ao local ou receber uma visita em domicílio para ser avaliado ou testado para COVID-19 [5].

Já no campo diagnóstico, a empresa chinesa Huiying Medical - membro do grupo Intel -  alega ter desenvolvido um software usando IA capaz de identificar casos de pneumonia devido à infecção por SARS-CoV-2, a partir de imagens de tomografia computadorizada (TC) de tórax [6]. Embora o uso de TC de tórax como ferramenta diagnóstica para COVID-19 ainda seja objeto de discussão [7, 8], a empresa defende o uso do algoritmo em áreas onde o teste mais utilizado até então, a Reação em Cadeia de Polimerase – Transcriptase Reversa (RT-PCR), não é acessível.

O programa foi treinado utilizando cerca de 4000 imagens de TC de tórax de pacientes infectados com coronavírus. Ainda de acordo com a empresa, é possível analisar cerca de 500 imagens em até 3 segundos e com uma taxa de acerto de 96%. E essa é apenas uma das soluções apresentadas, já que outras empresas também declararam ter desenvolvido programas semelhantes.

Nem mesmo a saúde mental ficou de lado: psiquiatras e psicólogos chineses têm utilizado ferramentas de IA para monitorar indivíduos com risco de cometer suicídio durante a epidemia. A partir da análise de mensagens e vídeos postados pelos usuários no Weibo (uma espécie de Twitter chinês), os softwares são capazes de identificar um comportamento suicida e alertar profissionais e voluntários para que haja a devida intervenção [9, 10].

Algumas dessas iniciativas ainda estão em fase de teste, enquanto que outras buscam validação das autoridades ou mesmo financiamento para serem utilizadas. Não somos ingênuos ao ponto de achar que não há aspectos políticos e econômicos, além dos científicos, envolvidos na definição de práticas médicas. Entretanto, isso não nega o fato de que a IA tem trazido opções importantes no combate à COVID-19.

 

Para onde iremos depois de tudo isso?

Em sua fala no TedMed 2020, a especialista em IA e professora da Johns Hopkins University, Dra. Suchi Saria, mencionou que grande parte da resistência dos médicos em utilizar ferramentas computacionais em suas práxis se deve ao fato de não entenderem exatamente como os programas operavam, quais critérios levam em consideração para fornecer um diagnóstico. Segundo a pesquisadora, a adesão aos seus softwares aumentou a partir do momento em que ela e sua equipe adotaram uma postura mais didática e simplificada para explicar aos profissionais de saúde como os algoritmos funcionavam. Isso faz todo o sentido, já que temos a tendência a temer aquilo que não conhecemos.

Por ter uma formação anterior em computação (e com muito pouco amor pelas linhas de código, confesso), posso dizer que é possível entender os conceitos por trás dos algoritmos sem necessariamente ser um especialista da área, se esse é seu medo. Entretanto, já é notório que as linguagens de programação são o novo português ensinado em muitas escolas. Saber programar, em breve, não será atributo exclusivo de engenheiros e programadores profissionais. 

É fato que a IA e a modelagem computacional já são uma realidade no campo da Medicina e é isso que nos tem feito avançar. Como eu disse no início deste texto, precisamos aproveitar as circunstâncias para refletir sobre nossa postura diante das novas tecnologias. Chegamos a um ponto da nossa história em que alguns receios pessoais e/ou institucionais precisam abrir caminho em prol da vida e bem-estar de nossos pacientes. Claro que sempre com rigor científico e seguindo os princípios da não-maleficência e beneficência.

Não há dúvidas de que a COVID-19 tem feito com que repensemos a nossa forma de existir, as nossas limitações humanas. Sendo a Medicina um trabalho essencialmente humano é, portanto, sujeito a falhas. Se pudermos minimizar essas falhas com os recursos que estão à nossa disposição, melhor para nós e para os pacientes. A IA permite lidar com uma quantidade massiva de informações de forma rápida e dedicada. Ela não é nossa tábua de salvação, pois também pode falhar. Entretanto, se trabalhamos de forma conjunta, sinérgica, minimizaremos as chances de erro lá no final do processo, o famoso modelo do Queijo Suíço [11].

Prover um computador de inteligência para executar de forma eficiente tarefas que podem ser automatizadas permite que tenhamos mais tempo para aquilo que realmente importa na prática clínica: o trabalho humanizado. Isso mesmo que você entendeu! Abraçar as tecnologias pode nos dar espaço para sermos mais humanos. A Medicina não se resume nem de longe a apenas dar diagnóstico e prescrever medicação/tratamento. Quanto a isso, não há por que temer a era da computação. Ou então devemos rever o que entendemos como Medicina...

 

Referências

Referência da figura: <a href="https://br.freepik.com/fotos-vetores-gratis/mulher">Mulher foto criado por freepik - br.freepik.com</a>

[1] HAMET, Pavel; TREMBLAY, Johanne. Artificial intelligence in medicine. Metabolism, v. 69, p. S36-S40, 2017.

[2] TURING, Alan M. Computing machinery and intelligence. In: Parsing the Turing Test. Springer, Dordrecht, 2009. p. 23-65.

[3] RAMESH, A. N. et al. Artificial intelligence in medicine. Annals of the Royal College of Surgeons of England, v. 86, n. 5, p. 334, 2004.

[4] HU, Zixin et al. Artificial intelligence forecasting of covid-19 in china. arXiv preprint arXiv:2002.07112, 2020.

[5] RAO, Arni SR Srinivasa; VAZQUEZ, Jose A. Identification of COVID-19 Can be Quicker through Artificial Intelligence framework using a Mobile Phone-Based Survey in the Populations when Cities/Towns Are Under Quarantine. Infection Control & Hospital Epidemiology, p. 1-18, 2020.

[6] VENTUREBEAT. Huiying Medical claims its AI can detect coronavirus from CT scans with 96% accuracy. Disponível em:  https://venturebeat.com/2020/03/27/huiying-medical-claims-its-ai-can-detect-coronavirus-from-ct-scans-with-96-accuracy/ . Acesso em: 30 de março de 2020.

[7] ARAUJO-FILHO, Jose de Arimateia Batista et al. Pneumonia por COVID-19: qual o papel da imagem no diagnóstico?. Jornal Brasileiro de Pneumologia, v. 46, n. 2, p. e20200114-e20200114, 2020.

[8] YANG, Wenjie; YAN, Fuhua. Patients with RT-PCR confirmed COVID-19 and normal chest CT. Radiology, p. 200702, 2020.

[9] LIU, Shuai et al. Online mental health services in China during the COVID-19 outbreak. The Lancet Psychiatry, v. 7, n. 4, p. e17-e18, 2020.

[10] BBC. The Chinese suicides prevented by AI from afar. Disponível em:  https://www.bbc.com/news/technology-50314819. Acesso em: 1 de abril de 2020.

[11] PELTOMAA, Karolina. James Reason: Patient safety, human error, and Swiss cheese. Quality Management in Healthcare, v. 21, n. 1, p. 59-63, 2012.

 


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Felipe Dalvi
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Engenheiro biomédico, doutor em Modelagem Computacional e atual acadêmico de Medicina na Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (Unirio). Sou colunista do Alpha Squad e entusiasta da visão integrada entre mente e corpo.

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