Os pioneiros da Inteligência Artificial previram a criação de computadores que pudessem raciocinar e tomar iniciativas de forma similar a um ser humano. A ideia principal sempre foi colaborar no desenvolvimento de nossas atividades e tornar a vida mais simples. Hoje, os algoritmos já são capazes de auxiliar a medicina e as ciências relacionadas de várias formas. Com a chegada da pandemia de coronavírus, a Inteligência Artificial se mostrou essencial no avanço de medidas de proteção, cuidado e cura. Sua coparticipação em pesquisas e processos tornou possível o desenvolvimento de vacinas em tempo recorde em todo o mundo.
A ideia principal é erradicar a doença para que os brasileiros voltem a ter uma vida normal e com segurança. Siga lendo e entenda um pouco mais sobre o assunto!
Um projeto apoiado pela Fapesp (Fundação de amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo) criou um método para diagnosticar a doença em cerca de 20 minutos, com baixo custo e usando materiais nacionais. Consiste em um sistema de algoritmos de Inteligência Artificial que reconhece um padrão de moléculas característico da doença em amostras de plasma sanguíneo de pacientes. Além disso, de acordo com a pesquisa publicada na plataforma medRxiv é possível que, por meio desse exame, sejam identificados os indivíduos com maior risco de desenvolver manifestações graves da doença. O exame está em processo de certificação junto à Anvisa.
Como a análise funciona? A equipe da Unicamp desenvolveu um sistema computacional capaz de olhar, ao mesmo tempo, para milhares de variáveis e extrair interconexões diretas e cruzadas entre elas. Atualmente no país, o exame mais usado para diagnóstico do Covid-19 é o RT-PCR, que custa em média R$150 para pacientes particulares, enquanto essa novidade seria em torno de R$40 por amostra.
Outra pesquisa desenvolvida no Brasil, dessa vez pela Universidade Federal de São Paulo (Unifesp) em parceria com o Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e a Rede D’Or, aponta que é possível identificar rapidamente a gravidade de casos de Covid-19 utilizando Inteligência Artificial para analisar os marcadores clínicos e exames de sangue dos pacientes infectados nas enfermarias e UTIs de hospitais. Ainda na fase piloto da pesquisa, estão sendo avaliados 51 pacientes acometidos pela doença, utilizando um software de livre mineração de dados desenvolvido pela Universidade de Ljubljana – Orange.
A Inteligência Artificial conseguiu uma precisão de 81% de predição para casos não graves através da análise de exames laboratoriais de rotina, e para casos graves a precisão foi de 60%. Essa nova tecnologia pode ser uma ferramenta útil nas triagens do Covid-19, melhorando a agilidade dos médicos nos hospitais e prevendo com maior precisão os pormenores de cada caso, usando como base exames básicos que estão disponíveis em todos os serviços de emergência. (https://www.unifesp.br/reitoria/dci/releases/item/5007-inteligencia-artificial-ajuda-a-identificar-a-gravidade-de-casos-de-covid-19)
Por mais que ainda não exista um medicamento eficaz contra o Covid-19, as agências especializadas não estão medindo esforços para encontrar uma solução. O método de proposição de medicamentos é usado para explorar remédios existentes e direcioná-los ao tratamento de uma nova doença. Essa técnica tem o intuito de diminuir o tempo na criação de um medicamento novo, que costuma ser longo. Com doenças emergentes, o uso de algoritmos de Inteligência Artificial é essencial para o avanço de novos medicamentos, que acontece por meio da construção de gráficos complexos de conhecimento médico. Através destes gráficos, os algoritmos conseguem prever novas ligações entre medicamentos e doenças existentes, como é o caso do novo coronavírus.
Para isso é necessária uma grande quantidade de evidências do mundo real – geralmente capturadas por registros médicos e dados observados em pacientes ao longo dos tempos. As evidências são analisadas pelos algoritmos a fim de encontrar parâmetros que tenham melhor desempenho juntos. Como esse processo utiliza uma grande quantidade de computadores em constante criação de novas soluções, o método pode ser caro e demorado, mas ainda assim considerado atraente por cientistas, devido à segurança nos testes e rapidez com que os algoritmos trabalham.
