ÁREA HOSPITALAR | O setor de saúde é um dos principais beneficiados pelo uso da Inteligência Artificial nos tratamentos e procedimentos médicos, que podem ser feitos de forma automatizada, mais eficiente e segura Foto: Creative Commons

O senso comum imediatamente associava Inteligência Artificial (IA) a um cenário em que máquinas supermodernas substituíam a mão de obra e o cérebro humanos. Termo já antigo no imaginário e na prática, a IA foi evoluindo e passou a ser aplicada como uma estratégia para vários setores: direito, medicina, segurança, finanças, indústria – tudo pode se beneficiar da tecnologia e estar cada vez mais próximo e útil às pessoas e ao mercado.

Basicamente, têm Inteligência Artificial mecanismos ou softwares que utilizam e exibem conhecimentos similares a humanos. Nesse caminho, pesquisadores da área tecnológica esbarram na resistência de seus setores-alvo e mantêm-se atentos aos limites éticos para oferecer e implantar ferramentas. E, nesse sentido, um dos principais objetivos é tonar a pesquisa um produto para o mercado. “Não adianta ter dissertações e teses e tudo ficar na gaveta. É a regra do Brasil, mas ao redor do mundo você vê que existem políticas que impedem isso”, comenta o doutor em Engenharia Biomédica e professor da UniFBV|Wyden, Elyr Teixeira. Um exemplo da aplicabilidade da IA está no Watson, da IBM, uma plataforma de serviços cognitivos, que tem como uma das possibilidades o uso jurídico. Apresentando uma causa ao Watson, ele tem a capacidade de dar resultados em minutos, informando a probabilidade de ganho da causa diante das informações de seu vasto banco de dados.

Em Pernambuco, uma das referências em projetos que envolvem IA é o Centro de Estudos e Sistemas Avançados do Recife (CESAR), mais fortemente nos últimos três anos, em vários pontos do País, como o interior de São Paulo, Pernambuco e na Zona Franca de Manaus (AM). Parte das demandas vem da própria indústria, que traz problemas e busca soluções; outra parte é desenvolvida internamente, observando tendências. “Eles nos procuram com problemas, perguntam o que o temos de novo a oferecer. Nos últimos dois anos, a maioria das notícias ligadas à Inteligência Artificial trata de machine learning, o aprendizado de máquina”, comenta o consultor do CESAR, João Paulo Magalhães.

Também professor da CESAR School (leia matéria adiante), João Paulo Magalhães explica que redes neurais artificiais, inspiradas no cérebro humano, são uma área ligada ao machine learning. Estas redes são capazes de aprender padrões em informações, imagens e procedimentos com o objetivo de identificar ou replicar estes mesmos padrões no mundo real. “A subárea deep learning (aprendizado profundo) é formada por grandes redes neurais. Essas tecnologias só são possíveis por causa do avanço das técnicas, do poder de processamento e da disponibilidade atual de grandes quantidades de dados. Usamos, basicamente, processadores GPU (Graphics Processing Unit) que eram utilizados, a princípio, em jogos digitais e foram trazidos para a ciência e tecnologia. Eles são aplicados para ‘aprender’ modelos extremamente complexos”, diz.

Na evolução das tecnologias e suas aplicações, o que era chamado de Indústria 3.0, com o uso de máquinas e robôs, evoluiu para 4.0 quando se começa a colocar a Internet das Coisas (a IoT – Internet of Things) nos processos e análise de dados com machine learning. “Boa parte da indústria usa mão de obra humana para identificar erros: se uma garrafa está cheia até o nível correto, se um rótulo saiu realmente impresso, por exemplo. Temos uma área que é muito próxima da IA, a visão computacional, que é usada junto ao processamento de imagens pode evitar erros, analisando se esses produtos estão bons o suficiente para ir ao mercado. Isso é uma grande área de atuação do CESAR”, descreve João Paulo. À risca, a máquina avisa que algo lhe parece errado; se o operador continuar dando OK no processo, ela perguntará novamente.

“Um dos exemplos é uma indústria que tem um produto final composto por várias peças. Como é um produto de alto valor agregado, a empresa não queria ter reclamações por falta de peças. Então, na hora da montagem, por um funcionário, a ferramenta de Visão Computacional que ‘aprendeu’ previamente quais peças compõem aquele produto, fica acompanhando de cima com uma câmera, indicando se as peças deveriam realmente estar ali ou se está faltando alguma”, explica o consultor.

Na prática, o uso dessas tecnologias não exclui, por si só, a mão de obra humana e o melhor argumento de defesa dos especialistas são os ganhos. “Já tivemos casos em que atuamos para resolver aquele último 0,5% de ganho de produtividade, mas que representa grandes valores. Em outros casos melhoramos os últimos 10%. Podemos dizer que o processamento vai ser mais rápido, com menos problemas de atualização e manutenção, e atingiremos taxas de acertos em processos de qualidade, dependendo da demanda, quase perfeitos”, continua João Paulo.

Saúde
O uso de tecnologias pode tocar em pontos sensíveis, como preceitos éticos e profissionais, mas já se desenha como um caminho sem volta. “Você não vai deixar de usar a tecnologia porque a relação paciente-médico é forte. Ela continuará existindo. O que o novo processo faz é trazer automação, coisas que você não precisaria mais fazer de forma manual, a máquina faz. É o aperfeiçoamento da mão de obra”, diz o doutor em Engenharia Biomédica e professor da UniFBV|Wyden, Elyr Teixeira.

Exemplificando, ele fala do Watson, da IBM, e do seu uso para pesquisas da área da saúde: “o médico não precisa saber mandarim para tratar um paciente, mas se um novo tratamento já é utilizado na China com ótimos resultados e isso não é uma realidade no Brasil, nossos médicos poderiam ter acesso a esse conhecimento por meio do Watson, que aprende mandarim, francês, inglês, português, esloveno, etc mais rápido do que nós, humanos”.

No doutorado, Teixeira pesquisava ferramentas de inteligência artificial e a aplicabilidade delas no tratamento da leucemia. “Eu precisava encontrar células de leucemia que não eram facilmente visíveis nos gráficos do computador. A minha pesquisa foi encontrar grupos de células diferentes entre si, mas que nós (humanos) não conseguimos enxergar pelo fato de só visualizarmos até planos 2D no computador, ou 3D quando rotacionados. No caso de doenças, se esses grupos de células não forem encontrados a tempo e forem células cancerígenas, elas vão dominar as células saudáveis e se alastrar”, explica o pesquisador.

Da sua atuação no mercado, trabalhando no parque de equipamentos de um grande hospital no Rio de Janeiro, Teixeira trouxe uma demanda que já desperta interesse de empresas: um termômetro sem display, para ser usado em geladeiras que armazenam medicamentos e insumos hospitalares como vacinas e bolsas de sangue, alguns dos quais precisam ser armazenados sob temperatura controlada. A tecnologia utilizada é a IoT. “Não é só medir, tem que estar dentro de uma faixa bem específica. Se a temperatura sobe ou desce além da faixa, o princípio ativo do medicamento/vacina pode ser perdido. Ao invés de você estar tomando uma vacina, está tomando outra coisa. Isso acontece no Brasil inteiro e é um problema de saúde pública achar que está vacinado quando realmente não está!”, argumenta Elyr Teixeira.

Hoje, o processo de medição para saber se aquela geladeira está dentro da faixa é totalmente manual: alguém vai até a geladeira, olha o termômetro, e anota a temperatura em um papel colado na porta. A legislação obriga a fazer isso pelo menos três a quatro vezes por dia, dependendo do insumo armazenado. Com sua startup (a Senfio), a temperatura é controlada 24 horas, e se oscilar, os responsáveis pela geladeira são notificados por e-mail ou SMS. “Uma vez eu estava prospectando um hospital e eles desistiram do negócio. Um ano depois, numa terça-feira de Carnaval, me ligaram pedindo para reenviar o orçamento porque tiveram um problema na refrigeração e perderam em torno de R$ 150 mil em medicamentos. Nosso termômetro wireless custa menos de 0,1% dessa perda”.


Direito

A grande área do trabalho do doutorando da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) e professor da Universidade de Pernambuco (UPE), Cleyton Rodrigues, é a computação legal (tradução livre da Legal Computing). Mapeando o Código Penal Brasileiro, o pesquisador está desenvolvendo um software de IA voltado ao universo jurídico, uma ferramenta que auxilie o trabalho de advogados e juízes.

Diante de toda burocracia comum dessa área, a pesquisa busca usar a automatização para agilizar o processo: a máquina não só lê as peças, como auxilia na pesquisa de leis e jurisprudências. “Ela ‘diz’: baseado no que você está dizendo, possivelmente isso aqui é um crime porque está tipificado na lei tal, que prevê punição tal. Então qual é o grande objetivo da gente? Oferecer dados de forma que a máquina que não apenas consiga entender, mas raciocinar em cima daquilo”, explica Rodrigues.

O pesquisador sabe que a ferramenta cria uma barreira nos profissionais da área. “Não é uma substituição. A gente está criando um sistema para que a máquina possa ajudar a tomar uma decisão dada uma série de circunstâncias. O ser humano vai ter o seu limite de alcance na pesquisa, e a máquina pode fazer isso mais rápido. Ela não vai dar respostas, vai dar o caminho, possíveis resultados, para que o profissional analise”, argumenta. 

A dificuldade que o pesquisador encontrou na escolha do Código Penal, cheio de exceções, tornou o trabalho mais interessante. “Computação não pode trabalhar com ambiguidades, se eu dou uma entrada para uma máquina, ela sempre me dará a mesma resposta. Então, eu uso a lógica. O mapeamento utiliza a lógica e alguns artifícios que estamos aprendendo com pesquisadores da Université d'Artois, da França, da área tecnologia para representar as exceções”, resume, sobre o sistema, hoje chamado de Legis (abreviatura para Legal Analysis). Como os estudos de Cleyton já estão perto do fim, a equipe começa a pensar em como disponibilizará e como monetarizará o produto final.

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