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Autismo poderia ser diagnosticado por um computador? Será?

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Autismo poderia ser diagnosticado por um computador? - Tismoo - diagnóstico por inteligência artificial

A aposta é de que inteligência artificial e aprendizado de máquina poderão ajudar médicos a chegar num diagnóstico mais fácil e mais rápido

Diagnosticar autismo não é uma tarefa fácil. A ciência não conhece hoje um biomarcador para que se faça um exame simples para o detectar o Transtorno do Espectro do Autismo (TEA). Sim, há um estudo britânico em andamento para um exame de sangue para detectar autismo, mas ainda precisa ser testado e validado com muitos pacientes para ter algum resultado conclusivo — ou seja, é só uma possibilidade que ainda precisará de muitos anos de testes e estudos a respeito disso. O diagnóstico hoje é clínico, feito por um médico especialista — e tem acontecido, em média, aos quatro anos de idade nos Estados Unidos. No Brasil, não temos números sobre isso.

Com o aprimoramento da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, alguns pesquisadores dizem que o atraso no diagnóstico de autismo pode diminuir num futuro muito próximo. O aprendizado de máquina (em inglês: machine learning) ou aprendizagem automática é um subcampo da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial — ou AI, como é globalmente citada, pelo termo em inglês: Artificial Intelligence.

A aposta vem da versão mais recente do aprendizado de máquina, o aprendizado profundo (em inglês: deep learning) que, segundo especialistas, seus métodos e aplicações nunca foram tão efetivos para realmente ter um impacto clínico como é o deep learning.

Segundo Martin Styner, professor associado de psiquiatria e ciência da computação na Universidade da Carolina do Norte, em Chapel Hill, nos Estados Unidos, o poder do deep learning vem da descoberta de padrões sutis, com combinações de recursos, que a princípio podem não parecer relevantes ou óbvios para o olho humano. Isso significa que é muito mais adequado para identificar a natureza heterogênea do TEA. Onde a intuição humana e as análises estatísticas podem procurar por um único traço, possivelmente inexistente, que diferencie consistentemente todas as crianças com autismo daquelas que não estão no espectro, os algoritmos de deep learning procuram, em vez disso, agrupamentos de diferenças.

Esses algoritmos, porém, dependem muito do “ensino” humano. Para aprender novas tarefas, eles “treinam” em conjuntos de dados que normalmente incluem centenas ou até milhares de modelos “certos” e “errados”, como, por exemplo, uma criança sorrindo ou não, classificada anteriormente por uma pessoa. Com todo esse exaustivo “treinamento” intensivo, softwares de deep learning acabaram tendo a precisão dos especialistas humanos — em algumas situações, até melhor que nós, de carne e osso.

Ceticismo

Nem todo mundo, porém, está otimista com essa promessa. Muitos especialistas destacam que há obstáculos técnicos e éticos que essas ferramentas computacionais dificilmente conseguiram transpor. Para Shrikanth Narayanan, professor de engenharia elétrica e ciência da computação na Universidade do Sul da Califórnia, em Los Angeles, nos EUA, essas tecnologias não são “varinhas mágicas” e ele tem uma posição cética sobre o assunto. “Quando se trata de fazer um diagnóstico há a chance de um computador errar, o que traz implicações graves para crianças com autismo e suas famílias”, disse ele ao site Spectrum News. O professor, porém, compartilha do otimismo que muitos na área expressam a respeito de que essas tecnologias de inteligência artificial poderiam reunir pesquisas sobre genética, imagens cerebrais e observações clínicas. O potencial é enorme para casos em todo o espectro do autismo.

Para esse tipo de tecnologia “aprender”, porém, é necessário uma grande quantidade de dados de treinamento e é um grande desafio na área do TEA, pois a maioria dos dados relevantes para diagnósticos vem de observações clínicas meticulosas — e, portanto, limitadas. Alguns pesquisadores estão começando a reunir conjuntos de dados maiores usando dispositivos móveis com câmeras (celulares e tablets) ou sensores vestíveis para rastrear comportamentos e sinais fisiológicos, como os movimentos dos membros e o olhar.

Robôs e apps

Em 2016, na Europa, iniciou o projeto DE-Enigma para reunir um banco de dados em grande escala baseado no comportamento de 128 crianças autistas. Hoje eles já têm 152 horas de vídeos de crianças interagindo com adultos ou robôs com o objetivo de “ensinar” a AI a reconhecer emoções e expressões faciais. Ao mesmo tempo, os robôs tentam ensinar habilidades sociais para as crianças com autismo usando inteligência artificial e redes neurais, as deep neural networks.

Outro projeto é o Autism & Beyond, da Duke University, nos EUA, que está coletando vídeos de crianças com autismo através de um aplicativo para iPhone, usando o Research Kit, uma biblioteca de desenvolvimento de código aberto da Apple dedicado à pesquisa científica. No primeiro ano do projeto, em 2017, mais de 1.700 famílias participaram, enviando quase 4.500 vídeos de comportamento de seus filhos e respondendo a um questionário de pesquisa. Segundo Guilherme Sapiro, professor de engenharia elétrica e de computação da Duke University, que está trabalhando na próxima fase do aplicativo, o grupo conseguiu em um ano a quantidade de dados que os especialistas obtêm em uma vida. O aplicativo não está mais disponível, pois esta primeira fase da pesquisa se encerrou, mas enquanto o estudo estava sendo realizado, esteve disponível na App Store (a loja de aplicativos online da Apple) dos EUA.

Humanos + robôs

O programa dominical de TV “Fantástico” (Rede Globo) exibiu reportagem (assista ao vídeo) recentemente falando da possibilidade de colaboração ou de substituição de humanos por robôs em certas funções, especialmente os diagnóstico médicos, como a interpretação de uma mamografia, citada por Lily Peng, pesquisadora do Google. Para Alexandre Chiavegatto Filho, professor da Faculdade de Saúde Pública da USP, a aposta é de que a inteligência artificial deve mudar muita coisa na medicina, não só no diagnóstico, mas de maneira colaborativa. “Humano mais algoritmo mais inteligência artificial toma decisões melhores”, resumiu ele.

Fantástico Robôs - Tismoo

Com informações do Spectrum News, Apple e Fantástico.

 

Globo estreia no Brasil a série The Good Doctor, sobre médico autista

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The Good Doctor - O bom doutor - série sobre autismo na Globoplay - Tismoo

O personagem principal é um médico residente de cirurgia que está no espectro do autismo

Criada por David Shore, mesmo produtor de House (da Fox), esta série norte-americana retrata a rotina de um residente de cirurgia, o jovem Shaun Murphy, que é autista, vivido pelo ator Freddie Highmore (protagonista de séries como Bates Motel e Close to the Enemy). The Good Doctor começou a ser exibida nos Estados Unidos, na rede de TV ABC, em setembro de 2017. No Brasil a série estreou dia 22 de agosto de 2018 com exclusividade no serviço de streaming GloboPlay e teve seus dois primeiros episódios exibidos na TV aberta, na noite de 27 de agosto, como se fosse um filme, no Tela Quente, da Rede Globo, quando bateu recorde de audiência da faixa de filmes em São Paulo, marcando 30 pontos pelo Ibope, sua maior média desde 2011. No Rio, teve 32 pontos, recorde desde 2009. (saiba o que é autismo).

Filmada em Vancouver, no Canadá, a série se tornou um fenômeno de audiência nos Estados Unidos no ano passado (2017), recebeu múltiplas críticas positivas, com elogios ao desempenho do protagonista, conquistando uma indicação ao Globo de Ouro — de melhor ator em série dramática para Highmore — e o prêmio Humanitas Prize para o episódio-piloto, escrito por Shore. Com nota 8,4 no site especializado em cinema IMDB, a trama acompanha o brilhante jovem cirurgião com Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) e síndrome de Savant, que deixa a vida no interior para encarar o corrido dia a dia de um hospital na cidade grande.

Shaun teve uma infância complicada por sofrer de autismo e, com isso, grandes dificuldades socioemocionais e de linguagem. Após fugir de casa com o irmão, ele foi tutorado pelo médico Aaron Glassman (Richard Schiff), que consegue para ele, após a faculdade, uma vaga como residente no importante hospital que preside, o San Jose St. Bonaventure. A admissão do jovem causa uma comoção em torno do quanto seu transtorno pode ou não ser seguro para as vidas dos pacientes e para o trato com os familiares. Como esperado, o jovem residente tem um grande talento diagnóstico — com memória fotográfica e uma lógica de pensar diferente dos demais — e é isso que justifica sua presença entre os outros residentes.

A história é baseada na premiada série sul-coreana de 2013, chamada apenas “Good Doctor”.

Exibição via internet

O GloboPlay, canal de streaming da Globo, superou a Netflix nas negociações da série e anunciou a exibição exclusiva no Brasil, com o nome “The Good Doctor — O Bom Doutor”. Os 18 episódios da primeira temporada já estão disponíveis para os assinantes da plataforma. Esta é a primeira série de sucesso internacional adquirida pela Globo para exibição exclusiva no GloboPlay. Em Portugal a série estreou no canal a cabo AXN, em outubro de 2017.

Em março de 2018, a ABC renovou contrato para a segunda temporada da série, que é uma das maiores audiências naquela emissora, atrás apenas de “Grey’s Anatomy”. Nos Estados Unidos, a segunda temporada de The Good Doctor estreia em 24 de setembro de 2018.

Leia a crítica da primeira temporada no site Omelete. E assista aqui ao trailer da primeira temporada de The Good Doctor.

Atypical

Outra série sobre autismo que terá estreia próxima é “Atypical“, que lança sua segunda temporada no Netflix dia 7 de setembro de 2018 (veja o trailer). Os oito episódios da primeira temporada da série, que retrata um adolescente de 18 anos com TEA, estão disponíveis no Netflix.

(Atualizado em 31/08/2018 com informações sobre audiência da Tela Quente)

Como a medicina de precisão vai revolucionar os tratamentos

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Duzentos e quinze milhões. De dólares. Essa é a quantia investida pelo governo americano em um programa voltado para a medicina de precisão. A gestão Obama colocou o assunto como prioridade na sua pauta de saúde, o que sinaliza uma tendência mundial. Ao sequenciar o genoma de 1 milhão de voluntários, os Estados Unidos esperam criar um banco de dados sobre diversas doenças e entender como os hábitos e a genética atuam em cada uma delas. Isso mostra que o desenvolvimento das tecnologias de informática e processamento de dados não está afastado do futuro da medicina.

Especialistas acreditam que em uma ou duas décadas, a ida ao médico será completamente diferente. Em vez de perguntas amplas — com respostas completamente subjetivas — sobre o estado do paciente, os profissionais de saúde vão ter acesso a um verdadeiro mapa. Análises genéticas cada vez mais rápidas e acessíveis vão mostrar quais são os problemas de cada um, o que vai facilitar o entendimento de suas causas e, por consequência, a visão de soluções efetivas para cada um deles. Se lembra daquele conhecido que tomou um remédio para uma doença, mas o medicamento acabou trazendo outras complicações? A tendência é que, com a medicina de precisão, essas histórias fiquem no passado.

Um dos aliados para tornar esse cenário possível é o armazenamento em nuvem. Antigamente se você perdesse seu celular, as fotos e contatos iam embora. Hoje, basta plugar o novo aparelho em um computador e recuperar as informações que foram guardadas nas chamadas “nuvens”. Essa possibilidade já está sendo usada por milhares de laboratórios de pesquisa, que salvam bilhares de informações nesses espaços online. Além de permitir um volume astronômico de informações, essa tecnologia torna possível o compartilhamento de dados. Ou seja, se um registro feito por pesquisadores na Suíça for útil para você, no Brasil, esse dado estará disponível.

A Tismoo se apoia nessas tecnologias novas para pensar formas de tornar essa medicina de ponta acessível. Quando a televisão de tela plana foi lançada, seu preço afastava a maioria dos consumidores. Hoje, quase não se vê aparelhos de tubo. O mesmo deve acontecer com os exames de sequenciamento genético. Apesar dos custos dos exames genéticos ainda serem altos, em breve essa tecnologia estará mais barata — e isso será uma verdadeira revolução.

Para cada problema, um tratamento

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Em algum momento da sua vida, você deve ter tido uma dor de cabeça. É possível que você tenha tomado o mesmo remédio que sua tia, que sofre de enxaqueca crônica. Também é provável que alguém do seu prédio, também tomou o medicamento quando torceu o pé. O que tem de errado nesse cenário fictício? Três pessoas diferentes, com problemas diferentes, foram receitadas a tomar a mesma coisa. Hoje, boa parte dos medicamentos são usados para fins diferentes daqueles para os quais foram desenvolvidos. Existe um motivo para isso, vários, na verdade.

Você sabia que, para desenvolver um medicamento, os pesquisadores partem em média de 10 mil fórmulas? Cerca de dez anos e 2 bilhões de dólares depois, o estudo conduz a uma única droga, que é liberada pelos órgãos do governo responsável pela liberação de medicamentos no mercado. Ou seja, é preciso muito investimento de tempo e dinheiro para chegar à formula vencedora. É como atingir uma mosca com um arco e flecha. Outro ponto importante é entender que para algumas condições de saúde, o diagnóstico é uma jornada — que pode ser longa e tortuosa. Muitas vezes essa conclusão passa por critérios subjetivos, que podem ser mal avaliados ou mal explicados ao médico.

Qual a solução? A resposta não está distante. A medicina personalizada é uma verdadeira revolução científica. Não é possível estimar em quanto tempo será uma realidade para todos, mas a ciência aponta para esse destino. Quando chegarmos lá, será possível entender qual o problema específico de um paciente, mas a história não para por aí. Com essa informação em mãos, o médico poderá atacar o “vilão” de forma certeira, minimizando o risco de efeitos colaterais indesejados. Sabendo exatamente onde está a fragilidade de saúde de uma pessoa, será desenhado um tratamento individualizado, levando em consideração todas as particularidades daquele paciente. Isso significa que as pessoas não precisarão mais “jogar na loteria” em assuntos de saúde, ou seja, experimentar medicamentos e acompanhar a evolução do quadro — correndo o risco de ter outras complicações vindas de efeitos colaterais.

Esse “conto de fadas” já é, em partes, real. O sequenciamento genético é o exame que dá início a esse processo. É como se o médico passasse a ter uma lupa para investigar o DNA do paciente, conseguindo identificar a origem genética de determinada condição ou doença. Com o “endereço” do problema, fica mais fácil que ele mande seu recado, usando os remédios certos, nas doses precisas. Há clínicas de nutrição desenhando dietas de acordo com as respostas fisiológicas individuais e a análise da composição genética, por exemplo. Nesse primeiro momento, como toda nova tecnologia, o custo é mais alto. No entanto, com sua disseminação e com o tempo, ela vai se tornar mais acessível. A Tismoo acredita na medicina personalizada e está trabalhando para torná-la inclusiva. Vamos conversar?