Como uma área biológica pode se conectar com a mais disruptiva área da tecnologia: a inteligência artificial ?
Eu confesso que atiçou a minha imaginação e muitas coisas começaram a vir na minha mente (talvez pela quantidade filmes de ficção que assisto).
Principalmente a ideia de cyborg ou algo do tipo.
Existem uma grande expectativa da ciência em promover uma revolução da saúde com o digital.
Quando a pandemia chegou , a tecnologia para saúde se intensificou e o mundo todo aguardava um resultado rápido, preciso, válido e barato.
Empreendedores em todo o mundo se concentraram em colocar suas ferramentas nas mãos dos médicos. Não só na área da medicina, mas o mundo entendeu a importância do investimento na ciência, pesquisa e tecnologia.
Não é tão simples de explicar, mas o método científico é metodológico, e método leva tempo para ser desenvolvido.
Alguns especialistas da Philips Healthcare dizem que em 2020 tivemos 10 anos de inovação em 10 semanas.
Há muitas publicações científicas que demonstram como o Brasil se encaixa nno campo da pesquisa de ponta, mesmo com todas as sanções desmotivadoras por parte das autoridades atuais. A ciência brasileira se mantém de pé, coexistindo nesse caos nacional.
Dito isso, gostaria de compartilhar com vocês um pouco sobre a saúde e o digital.
Você conhece Miguel Nicolelis ?
Cheguei uma semana antes do lockdown na Alemanha (vou contar o processo de vir pra cá em outro momento) para um ano de intercâmbio: primeiro semestre como aluno regular (aulas e projeto) e um semestre para estágio.
A busca de estágio por aqui é diferente.
Desde 2015 quando conheci Miguel Nicolelis e o Projeto Andar de Novo eu decidi que quero ter uma experiência (até mesmo fazer um mestrado) na área da Biomédica (união da medicina e engenharia para desenvolvimento de equipamentos médicos precisos, inovadores e inteligentes).
Sempre por dentro das novidades dessa área, conheci a Siemens Healthineers (Soluções Médicas) que tem como sede a cidade de Erlanger - Alemanha, e uma vaga de estágio estava aberta e acabei postulando.
A vaga era na Innovation Think Tank (ITT), um segmento da Siemens foi criada em 2005, para suprir a demanda por infraestruturas interdisciplinares e autossustentáveis acessíveis.
Muito interessante né?
Durante o processo, pode discutir sobre os hospitais do futuro, a digitalização dos serviços médicos, a integração da engenharia no mundo médico e pensar sobre as perspectivas disso daqui alguns anos.
Combinado a isso, durante uma aula de Technical English, analisamos um documentário da DW (o principal meio de comunicação alemão) sobre as vantagens e desvantagem da inteligência artificial e algoritmos - o vídeo está no final do artigo.
Quero apresentar para vocês duas pesquisas que usam algoritmos para mudar o paradigma do setor médico, mas antes, quero ser sucinto a falar sobre a inteligência artificial.
O cérebro é o modelo que a inteligência artificial tenta imitar.
Nosso cérebro é uma gigantesca rede de quase 100 bilhões de neurônios interconectados. Eles processam as informações em cascata.
A rede cerebral funciona da seguinte maneira: os impulsos de entrada são passados em um efeito dominó de um neurônio para o próximo, o circuito resultante conecta os neurônios e é este circuito que a inteligência artificial
tenta simular como uma rede neural digital.
Um grupo de pesquisadores da Universidade de Stanford desenvolveu um algoritmo de inteligência artificial chamado CheXNet que pode fazer a triagem de raios X para algumas doenças.
Eles usam milhares de imagens para treinar um modelo que pode levar nele as imagens como entrada e a probabilidade de várias patologias diferentes como saída.
No caso dessa pesquisa, a rede (algortimo) aprende como identificar a tuberculose. Primeiro a rede precisa ser treinada ou ensinada a receber raios-x de pacientes com tuberculose, assim ela é alimentada com diferentes imagens para identificar corretamente a condição, mas toda vez que um raio-x é alimentado na estrutura da rede, ela se adaptada e sua capacidade diagnóstica melhora, são necessários milhares e milhares de conjuntos de dados clínicos para treinar o algoritmo. Após a otimização da rede é que ela pode identificar corretamente um raio-x desconhecido, com isso a IA pode superar os médicos no diagnóstico de uma imagem simples e detectar doenças com melhor precisão do que os seres humanos.
CNN - Convolutional neural network - Rede neural convolucional
Cuidados com a saúde - Reconhecimento de padrões
Na Universidade de Aston, um grupo desenvolveu um algoritmo para identificar diferenças nas vozes. Com estes algoritmos, baseados no método Machine Learning (aprendizado de máquina), eles podem comparar padrões de voz entre pessoas com e sem doença de Parkinson. Eles buscam padrões de identificação que possam servir como sinais de alerta precoce de doenças.
Healthcare irá crescer exponencialmente, assim como a tecnologia
Espero que você tenha entendido um pouco sobre o mundo healthcare e quais são os resultados até o momento., existem mais ramificações que pretendo trazer aqui para a comunidade.
Não esquece de comentar,compartilhar ou mesmo mandar um feedback seja por aqui ou nas minhas redes. Será um prazer trocar ideia sobre isso.
O documentário tem quase 43 minutos, está em inglês e você pode usar o recurso do YouTube de geração automática de legenda para o português. Vale muito a pena.
Artigo da Philips: Healthcare has made 10 years of progress in just a few months. Here’s how.
Até a próxima :)