O impacto da inteligência artificial na área da saúde

​De acordo com o autor da obra “O que é inteligência artificial?”, João Teixeira, essa nova ciência se trata da produção de comportamentos inteligentes muito parecidos com a mente humana, capazes de “imitar nossas atividades mentais” [6]. Porém, uma realidade em que as IAs consigam realmente reproduzir fielmente a mentalidade de um humano está em um futuro distante, atrasando o sonho de muitos de viver em um dos filmes de ficção científica vistos nos cinemas.  

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No âmbito da saúde, a IA se tornou essencial para pesquisas, comparações, descobertas, diagnósticos e tratamentos. Os sistemas mais aplicados na Inteligência Artificial Médica (IAM) são os sistemas especialistas (SE), contendo conhecimento médico e raciocinando a partir dos dados dos pacientes, ou seja, sistemas que desenvolvem aplicações com semelhança no comportamento humano. Eles tomam decisões e explicam ao usuário suas conclusões e o raciocínio até elas. Sendo assim, a evolução da IA na área da saúde se divide em quatro estágios [7].

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O primeiro estágio refere-se ao desenvolvimento dos sistemas CASNET, MYCIN e PIP. O sistema CASNET -Casual Associational Network ( Rede Casual Associativa)[1] - se configura como um tipo de rede semântica. As redes semânticas são técnicas que constroem categorias de sinônimos e hipônimos, utilizando uma rede de relacionamento de palavras[8]. Nesse âmbito, o sistema CASNET foi desenvolvido na linguagem Fortran (linguagem de programação que prioriza a velocidade de execução)[5], tendo por objetivo o diagnóstico e terapia do glaucoma, doença assintomática que pode ocasionar cegueira. Na terapia da patologia mencionada, esse sistema se baseia em uma rede de especialistas do glaucoma, utilizando esquemas em diferentes níveis de complexidade, de acordo com o quadro clínico de cada paciente, o que acaba tornando-o muito versátil.

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O Sistema Especialista MYCIN marcou a aplicação da IA na Medicina. Foi desenvolvido por Edward Shortliffe, que propôs a construção de um sistema com ênfase na antibioticoterapia. Esse sistema foi desenvolvido na linguagem Lisp, que se trata de uma linguagem funcional que utiliza expressões contendo listas e símbolos [3]. Tendo isso em vista, ele foi projetado para identificar as bactérias causadoras de infecções graves e recomendar o antibiótico específico com dose ajustada para o peso corporal de cada paciente. Também foi utilizado para diagnosticar doenças da coagulação sanguínea e solicitar exames laboratoriais, com base no raciocínio backward chaining (encadeamento para trás)[4] que, a partir dos sintomas apresentados pelo paciente, chega a um diagnóstico em que se “trabalha para trás” até descobrir as principais causas desses sintomas.

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O sistema PIP - Present Illness Program (Programa de Doença Atual)  foi aquele que finalizou a primeira etapa da IA na medicina, colaborando nas tomadas de decisões e sendo utilizado, principalmente, como uma ferramenta de diagnóstico precoce para auxiliar os médicos na avaliação de pacientes com edema e diagnósticos na nefrologia (especialidade médica destinada ao tratamento e estudo de doenças do sistema urinário). Ele auxiliava os especialistas através do desenvolvimento de hipóteses sobre a enfermidade do paciente com base em seu banco de dados clínicos, inseridos por um especialista humano. Seus componentes principais são o conjunto de dados do paciente, memória de curto prazo, cruzamento de dados e repositório de conhecimento.

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O segundo estágio foi marcado pelo surgimento dos sistemas EMYCIN, Expert e Age, desenvolvidos para aplicação correta e controlada de instrumentos de UTI, interpretação de teste laboratorial para aconselhamento de diagnóstico e no tratamento de doenças. O sistema EMYCIN é de melhor utilidade para profissionais não especialistas, usado como estratégia de controle. Já o sistema Expert auxilia na construção de sistemas especialistas para diagnóstico médico, originando do CASNET. Por fim, o sistema Age se baseia na construção dos softwares, possuindo uma base de conhecimento e tornando-se fundamental para especialistas humanos com pouco conhecimento.

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O terceiro estágio é o período marcado pela iniciativa de pesquisadores de IA no maior desenvolvimento do raciocínio médico, dando ênfase às Redes Neurais Artificiais (RNA) e sua aplicação na informática médica. Essas redes são utilizadas na Computação Bioinspirada, processo que estuda e desenvolve técnicas computacionais inspiradas na biologia, resolvendo problemas práticos. Um exemplo está no DNA, que engloba o reconhecimento de paternidade, descobrimento de patologias e dados estatísticos sobre o desenvolvimento de doenças no futuro. 

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O quarto estágio se baseia na estatística, raciocínio qualitativo com informações incompletas. Menciona-se também as Redes Bayesianas com foco em probabilidade e na ratificação do uso de redes neurais.

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Diante dos fatos apresentados, é notório ressaltar que a inteligência artificial está tendo grande influência no desenvolvimento de várias áreas, não ficando restrita somente à saúde. Isto pode levar a impactos tanto positivos quanto negativos no futuro, como a evolução das formas tecnológicas nos mais diversos campos e a substituição de humanos por robôs em certos ambientes de trabalho. Cabe à humanidade acompanhar as transformações e adaptar-se a elas da melhor maneira possível minimizando malefícios e otimizando benefícios oferecidos.