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16/11/2021 | domtotal.com

Saúde, IA, Aplicativos e Big Data

Desenvolvimentos tecnológicos concretos e promissores para a proteção da vida humana

Uma próxima pandemia pode ser evitada ou pelo menos significativamente atenuada com IA
Uma próxima pandemia pode ser evitada ou pelo menos significativamente atenuada com IA (Pixabay/Bokskapet)

José Antonio de Sousa Neto*

Existe uma boa possibilidade que a próxima pandemia possa ser evitada ou pelo menos significativamente atenuada com IA (Inteligência Artificial), aplicativos e Big Data. É um dado de realidade que a Covid-19 acelerou os esforços de pesquisa para impedir que doenças infecciosas se propaguem em seres humanos e para criar vacinas melhores capazes de combatê-las.

Exemplos práticos desta nova e promissora realidade são muitos e todos eles relevantes.  Na Tailândia, para ajudar os agricultores locais, foi criado um aplicativo móvel que permite sinalizar doenças, ajudando as autoridades a identificar rapidamente ameaças com potencial pandêmico que podem passar de animais para humanos. No Reino Unido há projetos que estão em andamento com o objetivo analisar bilhões de exames de sangue que já são realizados globalmente a cada ano e que planejam usar em conjunto com IA para filtrar pesquisas, registros médicos eletrônicos de 1,5 milhão de médicos em 195 países e dados e informações obtidas através das mídias sociais, criando um sistema de detecção precoce de surtos de doenças infecciosas. Um projeto da Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, tem um plano de bilhões de dólares para evitar futuras pandemias e está financiando o desenvolvimento de vacinas direcionadas a todos os coronavírus, incluindo vacinas destinadas ao Sars-CoV-2 (o vírus que causa o Covid-19). Na Alemanha a Organização Mundial da Saúde e o governo alemão estão criando um centro para inteligência epidêmica em Berlim e que será dedicado ao uso de tecnologias avançadas para prever, prevenir e detectar ameaças à saúde.

Algoritmos baseados em IA como o BlueDot já foram capazes de identificar o surto inicial em Wuhan e foram utilizados para alertar seus usuários sobre o possível risco da atual pandemia antes do primeiro relatório oficial da China.  Pesquisadores da Universidade de Southampton preveem que poderia ter havido uma redução de até 66% nas infecções na China se intervenções como a identificação precoce tivessem sido empregadas adequadamente apenas uma semana antes. Havendo responsabilidade, tanto o setor público quanto o privado detêm os recursos necessários para criar e adquirir esses algoritmos que podem então ser usados em nível nacional e internacional. Há uma responsabilidade social e mesmo ética e moral clara com relação a isso. A questão, portanto, está em quão rapidamente os governos poderiam reagir no futuro se mais investimentos forem feitos para desenvolver novas ferramentas e processos.

Segundo cientistas / especialistas há uma probabilidade de 22-28% de testemunharmos outra pandemia já na próxima década. Portanto, é uma sorte que iniciativas como as que mencionamos anteriormente estejam em andamento e que empresas de primeira linha estejam finalmente se engajando em iniciativas para melhorar a prevenção de enfermidades. A área da saúde é sem dúvida uma das mais promissoras em termos de inovação e desenvolvimento tecnológico, com potencial para verdadeiras revoluções em diversas áreas.  São extraordinárias as oportunidades que devidamente aproveitadas podem gerar uma imensa riqueza para a sociedade e para a economia como um todo.

Não há dúvidas que a IA e o aprendizado de máquinas representam valiosas ferramentas que podem ser amplamente usadas para fundamentar a tomada de decisões clínicas e de saúde pública e ajudar a gerenciar de forma eficaz sistemas de saúde como um todo. Mas há evidentemente alguns desafios complexos a serem vencidos. Para usar métodos de IA, registros populacionais, dados móveis e novas fontes de dados são necessários para desenvolver e avaliar aplicativos. Em situações críticas, é necessário que as autoridades ajam rapidamente e usem os dados populacionais disponíveis. Os registros de dados populacionais e de saúde podem conter muitas das informações necessárias, mas obstáculos práticos, legais e éticos significam que os dados disponíveis nem sempre possam ou devam ser utilizados (totalmente ou mesmo parcialmente) Além disso, embora os sistemas de IA possam ser usados para lidar com grandes quantidades de informações e posteriormente sugerir, por exemplo, quem deve ser priorizado, o uso de tais priorizações deve ser pesado contra preocupações de discriminação e integridade pessoal. Por outro lado, e como sugere o Professor Yuval Harari da Universidade de Jerusalém, aqui um interessante desenvolvimento pode ocorrer (já falamos sobre isso em texto anterior aqui mesmo no Dom Total). As próprias pessoas, para se beneficiarem de todos estes avanços tecnológicos, acabarão por querer  "ser hackeadas " em sua própria biologia. Em outras palavras, que seus dados sejam utilizados em benefícios delas mesmas, por exemplo, em medicamentos fabricados de forma customizada individualmente. Aliás, isso já começa a ocorrer em Israel.  

Uma outra dimensão interessante e importante do tema sobre o qual estamos refletindo se refere às mídias sociais. No caso do Covid-19 e como comentamos anteriormente, uma quantidade sem precedentes de dados abertos está sendo gerada para pesquisas médicas, genéticas e epidemiológicas. No entanto, há uma necessidade de integrar fontes de dados adicionais que mapeiam e medem o papel da dinâmica social deste evento mundial único em análises biomédicas, biológicas e epidemiológicas. Por exemplo e com este propósito, alguns pesquisadores têm trabalhado conjuntos de dados em grande escala (na casa de bilhões) obtidos de tweets, e crescendo diariamente, relacionados ao bate-papo sobre a pandemia.

Uma quantidade considerável de dados viaja rapidamente pelo mundo na rede, principalmente na plataforma de mídia social onde pessoas de todo o mundo têm acesso fácil e constante para enviar materiais e postagens. E muitas notícias compartilhadas podem incorporar informações incorretas que podem afetar negativamente a saúde cognitiva e psicológica de seus leitores  Como alguns destes pesquisadores argumentam,  "esta é uma fonte de dados disponível gratuitamente para pesquisadores em todo o mundo para conduzirem um grande e diversificado número de projetos de pesquisa, como análises epidemiológicas, respostas emocionais e mentais a medidas de distanciamento social, a identificação de fontes de desinformação e a medição estratificada de sentimentos em relação a pandemia quase em tempo real, entre muitos outras coisas. "

Como isso é feito? O método proposto que usa os tweets consiste em uma abordagem de classificação e é baseada no processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e aprendizado profundo (deep learning) Alguns resultados experimentais deste tipo de pesquisa e que utilizaram técnicas bastante conhecidas e acessíveis como  "florestas aleatórias " (random forests) parecem promissores.

Finalmente é essencial tratar o tema sobre o qual estamos refletindo pela perspectiva do desenvolvimento tecnológico mais diretamente nas ciências médicas tradicionais. Um bom exemplo é um  modelo de aprendizado de máquina desenvolvido em conjunto pela Janssen e os cientistas de dados do MIT (Massachusetts Institute of Technology) e que desempenhou um papel fundamental no processo de teste clínico para a vacina Johnson & Johnson Covid-19. Os cientistas tiveram que agir rapidamente e confiar em novos métodos e técnicas apenas para começar a compreender os fundamentos da doença. Cientistas da Janssen Research & Development, desenvolvedores da vacina Johnson & Johnson Covid-19, aproveitaram dados do mundo real e, trabalhando com pesquisadores do MIT, aplicaram inteligência artificial e aprendizado de máquina para ajudar a orientar os esforços de pesquisa da empresa para uma vacina em potencial.

Outro bom exemplo publicado por pesquisadores do Baylor College of Medicine e da Amity University em Noida, Índia, se refere à potencial descoberto de uma maneira de acelerar o desenvolvimento de vacinas usando inteligência artificial.  "Eles desenvolveram uma plataforma de inteligência artificial para encontrar alvos e epítopos1 de vacinas importantes que podem transformar o processo de descoberta de vacinas para doenças infecciosas mortais. A plataforma foi testada com sucesso em 40 patógenos diferentes, que incluem o mortal SARS-CoV-2 (COVID-19), a Mycobacterium tuberculosis (TB), a Vibro cholerae (cólera) e o Plasmodium falciparum (malária) ".  "Propor novos alvos de vacina (antígenos) com resultados tanto em laboratório como em clínicas é um problema desafiador ", disse o Dr. Kamal Rawal, professor associado e diretor de projeto da Amity University. Segundo ele,  "A principal inovação é usar a inteligência artificial para combinar várias centenas de parâmetros, com o intuito de extrair várias milhares de proteínas e genes, e objetivando alcançar os alvos certos e desenvolver vacinas usando essas proteínas ".

Um longo caminho já foi e está sendo percorrido e um longo caminho ainda temos a percorrer. Mas o que estamos presenciando são sopros de esperança resultantes de desenvolvimentos tecnológicos concretos e promissores para a proteção da vida humana.

Nota:

1 - "Os epítopos, também chamados de determinantes antigênicos ou locais antigênicos, são a menor porção de antígeno com potencial para gerar resposta imune. É nesta área que os receptores celulares dos linfócitos T e os anticorpos (linfócitos B) se ligam à molécula do antígeno "

*Professor da EMGE (Dom Helder Tech)

O texto reflete a opinião pessoal do autor, não necessariamente do Dom Total. O autor assume integral e exclusivamente responsabilidade pela sua opinião.



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