O processamento de linguagem natural revoluciona a saúde

Nos últimos anos, houve uma revolução em termos de Inteligência artificial, e especificamente no ramo chamado Machine Learning, com o surgimento de técnicas que foram agrupadas sob o nome de Deep Learning.

É óbvio que atualmente há muitas informações disponíveis para qualquer pessoa ou entidade. Tanto que dificilmente é explorável porque sobrecarrega qualquer um que tente trabalhar com ele. Ao mesmo tempo, a capacidade de computação continuou a crescer (e continua crescendo), chegando a um momento em que temos capacidade de processamento suficiente para trabalhar com grandes volumes de informações.

O aprendizado profundo é uma evolução das técnicas tradicionais de aprendizado de máquina, como redes neurais. Essas técnicas foram adaptadas às novas capacidades de processamento (por exemplo, aquelas permitidas pelas novas GPUs do mercado) para processar grandes volumes de informações sem supervisão de pessoas e aprender com elas para várias finalidades: carros autônomos, visão artificial, reconhecimento de voz etc.

Além disso, uma das grandes virtudes dessa nova tecnologia é que ela se aplica a uma infinidade de áreas diferentes, pois o Deep Learning nos permite abordar problemas completamente diferentes da mesma maneira (ou pelo menos de uma maneira muito semelhante), como visão artificial ou processamento de linguagem natural, de modo que aqueles que costumavam ser técnicas e abordagens completamente diferentes foram usados.

El Processamento de linguagem natural tem sido um dos ramos de pesquisa que mais se beneficiou dessa nova tecnologia. Os sistemas de reconhecimento de voz e a compreensão do significado do que o usuário diz foram bastante aprimorados nos últimos anos, conforme demonstrado por sistemas como Siri, Alexa ou Cortana, e espera-se um aumento imenso na gama de serviços que estarão disponíveis nessas plataformas nos próximos anos.

A área de saúde usa o reconhecimento de voz para a elaboração (ditado) de relatórios médicos há muitos anos. Começou a ser usado em radiologia e foi estendido a outras especialidades médicas, como anatomia patológica. No entanto, o surgimento de novas técnicas de Inteligência Artificial abre caminho para uma infinidade de novas aplicações que podem ajudar na vida diária dos hospitais.

Muitas das informações registradas no Registro Eletrônico de Saúde (EHR) ainda estão em texto livre, seja porque os médicos as escreveram usando reconhecimento de voz ou porque as escreveram usando interfaces tradicionais, como teclado e mouse. De qualquer forma, esse é um texto livre que é muito difícil de “explorar” por um sistema de computador, que só vê caracteres. O uso de técnicas de processamento de linguagem natural possibilitará a exploração dessas informações para estruturar e/ou codificar as informações contidas nesses campos de texto livre e que sejam exploráveis, o que possibilitará melhorar as informações que os centros têm sobre seus pacientes e sobre doenças e tratamentos.

Além disso, a IA pode ajudar a capturar melhor as informações. Se sabemos que os sistemas de computador têm problemas para processar texto livre, por que ainda o estamos usando? Até agora, era porque é o formulário mais confortável e flexível para médicos, já que as interfaces baseadas em formulários estruturados tendem a ter uma infinidade de campos que dificultam o preenchimento devido ao número de transições entre teclado e mouse necessárias para percorrer o formulário, etc. Mas e se esses formulários pudessem ser preenchidos por voz? E se os profissionais de saúde pudessem preencher convenientemente formulários complexos e extensos por voz? Isso é possível com os sistemas de reconhecimento de voz atuais e já os estamos usando em VOCALI em diferentes aplicações para médicos e enfermeiros.

Além disso, podemos fazer com que o EHR seja preenchido automaticamente apenas com a supervisão do pessoal de saúde? Com a capacidade de processamento e armazenamento existente, poderíamos ter um dispositivo no estilo Alexa em cada consulta que estivesse continuamente ouvindo e gravando a visita de cada paciente ao consultório. Além disso, em tempo real, o reconhecimento de voz e outras tecnologias de processamento de linguagem natural podem ser usados para transcrever e registrar as informações que o paciente e o profissional de saúde dizem em voz alta automaticamente no EHR, para que o profissional de saúde só precise verificar se as informações foram registradas corretamente onde elas pertencem.

Esses são apenas alguns exemplos de como a IA, e especificamente o processamento de linguagem natural, podem e irão revolucionar o mundo da saúde nos próximos anos, mas existem muitos outros. Em particular, na minha opinião, acho que os chamados assistentes virtuais, agora conhecidos como chatbots (ou às vezes simplesmente bots), representarão uma grande inovação na área da saúde.

Esses chatbots serão capazes de se comunicar com o paciente e manter conversas que lhes permitirão resolver pequenos problemas sem seriedade, realizar triagens,... o que aliviará significativamente a carga de trabalho de emergências e cuidados primários, duas das áreas com maior carga de trabalho e maior necessidade de recursos atualmente.

Obviamente, essas tecnologias terão que ser adotadas por profissionais de saúde, que precisarão de tempo, treinamento e, acima de tudo, sistemas bem projetados que realmente lhes salvem o trabalho, mas também por usuários de saúde, pacientes, teremos que nos acostumar a ver médicos conversando com computadores ou conversando com robôs. Em qualquer um desses casos, se for para dar o melhor, certamente virá.