Por Tiago Cunha Reis*
Compreender a Inteligência Artificial (IA) em Biomedicina implica compreender o conceito de Redes Neuronais Artificiais (RNAs). Existe um paralelismo, entre a IA e o cérebro. O cérebro e as RNAs são tidos como sistemas complexos de ‘neurónios’. Enquanto no cérebro os neurónios são biológicos, nas RNAs estes são computacionais e matemáticos. Contudo, independentemente da sua natureza, ambos recebem sinais de entrada, processam informações e produzem respostas baseadas em análise. Ao ciclo de entrada-processamento-resposta consolidado chamamos de aprendizagem. Se já ensinou algo a uma criança então é um programador de IA. Quando pergunta ‘que letra é esta?’, a criança vê (entrada), tenta entender (processamento) e diz ‘A’. (resposta). Pode dar um passo extra, dizendo por exemplo ‘Correto’ (validação), e assim a criança reforçará o que aprendeu. Mas como é que uma simples associação de etapas pode diagnosticar doenças mais cedo?
Através das componentes de entrada e processamento. O processamento consiste na capacidade de computar sobre as entradas (algoritmos). Face a melhor hardware que dispomos, a computação tem sido facilitada. Mediante o esforço evolvido, um computador ou smartphone pode correr uma RNA. Isto implica que hospitais e clínicas possam, 24/24 horas, implementar algoritmos que se destinem ao diagnóstico, decisão clínica e monitorização terapêutica. Os agora algoritmos eficientemente executados, podem então computar sobre mais e melhores entradas, e é aqui que entram os sensores. A evolução de sensores permite não só a captura de mais e melhores sinais, mas também períodos de monitorização mais longos. Ou seja, mais dados, mais entradas. Acresce ainda que a monitorização, em internamento ou domicílio, já não se restringe apenas a sensores básicos, evoluiu para, por exemplo, selos epidérmicos que monitorizam glucose, acelerómetros, ou implantes para análise hormonal.
Vamos a um caso. A doença de Parkinson é apenas explorada se manifestação sintomática visível (ex: tremores). O diagnóstico antecipado é difícil, limitando o controlo da doença. Porém, num ensaio com 7671 indivíduos, foram gravados os seus sinais respiratórios noturnos (expansão torácica e sons). Os sensores e algoritmos utilizados diagnosticaram esta doença neurodegenerativa. Esta combinação viu, processou e respondeu, o que a clínica não consegue detetar. Existe assim uma nova fronteira, e quem ganha no fim é o paciente.
*Docente da Faculdade Engenharia da Universidade Lusófona
