Robôs na corrida pela vida

O que se espera da computação cognitiva é que os robôs aprendam de maneira autônoma, à medida que interagem com os médicos, de forma a melhor auxiliá-los no tratamento

Desde que a IBM fez uma demonstração das capacidades da computação cognitiva com o robô Watson, em 2011, no programa de televisão Jeopardy!, nos EUA, não demorou para que as pesquisas para a aplicação da tecnologia na área de saúde avançassem a olhos vistos.
Na ocasião, Watson mostrou que era capaz de entender não só palavras, mas todo o contexto por trás de uma conversa com seres humanos. Esse foi o primeiro passo da computação cognitiva, diz Eduardo Cipriani, líder de IBM Watson Health no Brasil. Logo, passou a se pensar a possibilidade de o robô começar a ler todas as informações sobre saúde disponíveis nos meios de comunicação tradicionais da área para chegar a importantes respostas aos questionamentos dos profissionais.
"A primeira possibilidade era entender a linguagem humana e desde então temos ensinado o Watson a ler as especificidades da área de saúde", conta Cipriani. "O Watson aprendeu a raciocinar em cima de informações não-estruturadas (que não estão organizadas em bancos de dados), informações dos pacientes e busca trazer respostas aos médicos."
Com isso, ele passa a desempenhar um trabalho sobre-humano para auxiliar o ser humano, diz o líder da IBM, uma vez que seria impossível para uma pessoa fazer a leitura de um volume de dados gigantesco, como o da literatura médica mundial. Segundo Cipriani, estima-se que até 2020 a quantidade de dados na área médica dobre a cada 73 dias.
Por fim, também esperava-se da computação cognitiva que ela deixasse de ser programada para aprender de maneira autônoma, conforme interage com os médicos. E isso aconteceu. "Ela aprende e vai refinando o aprendizado o tempo todo." Nesse processo, o Watson se tornou, inclusive, capaz de gerar "insights" que médicos poderiam deixar passar despercebido.
O líder da IBM citou um caso que aconteceu no Japão, do tratamento de uma senhora com leucemia que não estava chegando a um desfecho satisfatório. A computação cognitiva trouxe aos médicos um insight de que talvez a paciente tivesse um tipo de câncer raro, o que fez com que os profissionais alterassem o tratamento que antes estava sendo dispensado a ela. "A tecnologia empoderou o médico com uma informação que ele não havia percebido, e ele então fez uma mudança na quimioterapia e a paciente voltou para casa."

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18 tipos de câncer
Para a oncologia, o processo de aprendizado do Watson para a descoberta de tratamentos mais eficazes demorou de três a quatro anos, mas o líder da IBM afirma que esse prazo está cada vez mais curto. O processo envolve a parceria com hospitais, empresas farmacêuticas, de diagnóstico e outras que prestam treinamento ao robô. Nos seus primeiros anos, ele aprendeu sobre três tipos de câncer. Hoje, já conhece seis e, até o final do ano, a expectativa é que tenha conhecimento sobre 18 deles. "São 12 tipos de câncer em um ano. Ele vem aprendendo em uma velocidade cada vez maior. A IBM também vem aprendendo como ensinar o Watson cada vez mais rápido."