IA: até onde vai a capacidade das máquinas?
A Inteligência Artificial está aí para substituir tarefas humanas, na Medicina e noutras áreas. A complexidade desta área e as competências em que se suporta não permitem antever uma substituição muito alargada de tarefas. No entanto, também na Medicina há muitos padrões e características específicas que podem ser reconhecidos e a partir dos quais podem ser feitas deduções.
Numa entrevista concedida à revista MEDICA, Markus Wenzel, do Instituto Fraunhofer MEVIS, dedicado à computação em Imagiologia Médica, explica o caminho percorrido pela Inteligência Artificial e o que poderemos vir a esperar.
Wenzel começa por explicar termos que entraram no nosso vocabulário antes que tivéssemos oportunidade de os desconstruir, como machine learning e deep learning. O conceito de machine learning sugere que o computador estabelece as suas próprias metas e retira daí uma aprendizagem, o que para Wenzel não faz muito sentido, dado que é o investigador quem alimenta a máquina com dados para que ela aprenda algo com isso. Para Wenzel, machine teaching seria mais adequado. Semântica à parte, machine learning é encarado como o caminho para a Inteligência Artificial. Mais uma vez, Wenzel tem reservas em relação a esta abordagem, que acredita só ser válida até certo ponto. Este conceito não implica procurar métodos para replicar e criar artificialmente inteligência. Ao invés, procuram-se formas de ensinar os computadores a resolver tarefas cognitivas da forma mais rápida e eficiente possível e a ter uma performance pelo menos tão boa como a de uma pessoa. O método usado para obter estes resultados não tem, no entanto, de ser deep learning, já que há outras formas de retirar ilações dos dados, ainda que este seja um método altamente eficiente, assegura Wenzel. Trata-se de um método que melhora a performance do algoritmo, algo que começou a ser possível quando os computadores começaram a ser treinados para “olhar” os dados não apenas da mesma forma que nós o faríamos, mas explorando mais possibilidades.
Ajuda nas tarefas repetitivas
A área mais promissora para a Inteligência Artificial é toda aquela que envolve tarefas repetitivas, onde há mais falhas humanas relacionadas com o cansaço. Também pode ter um papel relevante nos domínios que não requerem especialização médica, como por exemplo analisar uma multitude de imagens radiológicas, quando só algumas são relevantes para o diagnóstico. A revisão de grandes volumes de dados é uma área importante. A este propósito, recorde-se que na entrevista concedida à Tecnohospital 93, Amílcar Cardoso, do Centro de Informática e Sistemas da Universidade de Coimbra, apontava o transporte de comida e a distribuição de medicamentos como exemplos de tarefas repetitivas que os robôs podem desempenhar com maior segurança do que as pessoas, algo que a Fundação Champalimaud já colocou em prática.
No futuro, Wenzel acredita que haverá tecnologia de ponta dirigida a problemas específicos e concebida para reconhecer determinadas doenças. Ainda que as capacidades humanas prevaleçam, o investigador não duvida da capacidade revolucionária da Inteligência Artificial caso os computadores do futuro sejam capazes de rever historiais médicos e, desta forma, prever o trajeto dos doentes pelo hospital ou mesmo por todo o sistema de saúde.
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