Sistemas de computação podem vencer o câncer?

Uma das áreas que já se beneficiam da chamada computação cognitiva é a medicina. Mais especificamente a luta contra o câncer. Essa doença, que mata mais de 8 milhões de pessoas no mundo todos os anos, desafia os esforços dos cientistas por conta de sua variedade genética. Tumores que afetam um mesmo órgão de pessoas diferentes possuem características exclusivas, o que dificulta o diagnóstico e a escolha de um tratamento eficiente.

Aí entra a capacidade dessa nova geração de sistemas computacionais. Segundo Wilian Cortopassi, pesquisador brasileiro que estuda tratamentos contra o câncer na Inglaterra, a capacidade de processamento dos computadores que usam sistemas cognitivos faz uma diferença crucial na compreensão dos mecanismos da doença. Cortopassi afirma que hoje os pesquisadores sabem que não podem mais categorizar os tumores apenas tomando como base os órgãos afetados por eles.

Mas, com o alto poder de processamento e a geração de insights a partir de dados não estruturados, como documentos, imagens e textos, sistemas como o Watson, da IBM, podem ser alimentados com um volume gigantesco de dados, como trabalhos científicos e casos médicos do mundo todo.

“Há muita informação espalhada por aí. Quando se reúne tudo, fica mais fácil entender a complexidade”, diz Cortopassi. “Hoje, não existe isso de câncer de pulmão, de mama, pois cada paciente pode ter um tipo diferente de câncer de pulmão ou de mama. Um conjunto de fatores vai guiar o tratamento, como sintomas, análises fisiológicas e genéticas. Então, quando se tem tudo isso organizado, ajuda bastante”.

Sistemas capazes de atender aos requisitos da computação cognitiva utilizam o que aprenderam para gerar novas conclusões. Assim, podem oferecer alternativas de tratamento para um determinado tipo de câncer usando uma vasta base de dados, antes inacessível para o médico responsável pelo caso.

As decisões finais continuam sendo do profissional, mas ele terá o auxílio de um cérebro computadorizado capaz de reter novos conhecimentos. Além disso, quanto mais aprender, mais valioso o sistema se tornará. Essa é uma das vantagens da computação cognitiva.

Os algoritmos de aprendizado embarcados nesses sistemas são um dos elementos que os diferenciam. Os computadores tradicionais vêm com softwares que explicam exatamente o que devem fazer, por meio de linhas de código. Os programas são elaborados a partir de milhares de instruções, que determinam como o software vai se comportar.

Na computação cognitiva, isso ocorre de forma diferente. O sistema é “treinado” para realizar uma determinada tarefa, como analisar material acadêmico relacionado à pesquisa contra o câncer. Com base nesse ponto de partida, consegue gerar novos conhecimentos e insights para a solução de um determinado problema, tudo isso sem que sejam necessários comandos predeterminados, elaborados por programadores humanos.

A capacidade de reconhecer linguagem natural e dados não estruturados, como texto e imagens, também faz a diferença, e possibilita que os sistemas baseados em computação cognitiva tenham mais independência para resolver problemas.

“O computador ajuda o médico a tomar uma decisão”, diz José Augusto Stuchi, líder da plataforma tecnológica cognitiva do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um dos maiores centros de pesquisa em TI da América Latina, instalado em Campinas (SP).

“É possível, no caso de uma mamografia, aplicar modelos matemáticos para prever, a partir de micronódulos, a possibilidade de uma mulher desenvolver ou não câncer de mama. Em outros casos, o médico pode fazer a correlação entre a presença de uma determinada substância no sangue à chance de um paciente ter infarto. Analisando essas informações, é possível fazer um pré-diagnóstico que vai ajudar no tratamento da pessoa”, afirma Stuchi.

Além do combate ao câncer, outras áreas da medicina podem se beneficiar com o vasto potencial da computação cognitiva. Stuchi cita algumas delas, a partir de sua experiência com a plataforma. “Está havendo um boom na análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico”, diz.

Outro exemplo está no estudo da voz. “A forma como uma pessoa fala pode revelar indícios de Alzheimer. É possível chegar a essas conclusões por meio de técnicas automatizadas de reconhecimento vocal”, afirma Stuchi. Nos dois casos, o que faz a diferença é a capacidade da computação cognitiva para interpretar dados não estruturados e a linguagem natural.

Sistemas inteligentes podem tornar os médicos cada vez mais capacitados, ajudando a fazer diagnósticos precisos, com base em informações que antes estavam desagrupadas e difíceis de serem acessadas. Dessa maneira, uma nova geração de sistemas cognitivos vai auxiliar a medicina a dar um passo importante em sua evolução, uma nova etapa que tem o potencial de salvar milhões de vidas.

Uma das áreas que já se beneficiam da chamada computação cognitiva é a medicina. Mais especificamente a luta contra o câncer. Essa doença, que mata mais de 8 milhões de pessoas no mundo todos os anos, desafia os esforços dos cientistas por conta de sua variedade genética. Tumores que afetam um mesmo órgão de pessoas diferentes possuem características exclusivas, o que dificulta o diagnóstico e a escolha de um tratamento eficiente.

Aí entra a capacidade dessa nova geração de sistemas computacionais. Segundo Wilian Cortopassi, pesquisador brasileiro que estuda tratamentos contra o câncer na Inglaterra, a capacidade de processamento dos computadores que usam sistemas cognitivos faz uma diferença crucial na compreensão dos mecanismos da doença. Cortopassi afirma que hoje os pesquisadores sabem que não podem mais categorizar os tumores apenas tomando como base os órgãos afetados por eles.

Mas, com o alto poder de processamento e a geração de insights a partir de dados não estruturados, como documentos, imagens e textos, sistemas como o Watson, da IBM, podem ser alimentados com um volume gigantesco de dados, como trabalhos científicos e casos médicos do mundo todo.

“Há muita informação espalhada por aí. Quando se reúne tudo, fica mais fácil entender a complexidade”, diz Cortopassi. “Hoje, não existe isso de câncer de pulmão, de mama, pois cada paciente pode ter um tipo diferente de câncer de pulmão ou de mama. Um conjunto de fatores vai guiar o tratamento, como sintomas, análises fisiológicas e genéticas. Então, quando se tem tudo isso organizado, ajuda bastante”.

Sistemas capazes de atender aos requisitos da computação cognitiva utilizam o que aprenderam para gerar novas conclusões. Assim, podem oferecer alternativas de tratamento para um determinado tipo de câncer usando uma vasta base de dados, antes inacessível para o médico responsável pelo caso.

As decisões finais continuam sendo do profissional, mas ele terá o auxílio de um cérebro computadorizado capaz de reter novos conhecimentos. Além disso, quanto mais aprender, mais valioso o sistema se tornará. Essa é uma das vantagens da computação cognitiva.

Os algoritmos de aprendizado embarcados nesses sistemas são um dos elementos que os diferenciam. Os computadores tradicionais vêm com softwares que explicam exatamente o que devem fazer, por meio de linhas de código. Os programas são elaborados a partir de milhares de instruções, que determinam como o software vai se comportar.

Na computação cognitiva, isso ocorre de forma diferente. O sistema é “treinado” para realizar uma determinada tarefa, como analisar material acadêmico relacionado à pesquisa contra o câncer. Com base nesse ponto de partida, consegue gerar novos conhecimentos e insights para a solução de um determinado problema, tudo isso sem que sejam necessários comandos predeterminados, elaborados por programadores humanos.

A capacidade de reconhecer linguagem natural e dados não estruturados, como texto e imagens, também faz a diferença, e possibilita que os sistemas baseados em computação cognitiva tenham mais independência para resolver problemas.

“O computador ajuda o médico a tomar uma decisão”, diz José Augusto Stuchi, líder da plataforma tecnológica cognitiva do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações (CPqD), um dos maiores centros de pesquisa em TI da América Latina, instalado em Campinas (SP).

“É possível, no caso de uma mamografia, aplicar modelos matemáticos para prever, a partir de micronódulos, a possibilidade de uma mulher desenvolver ou não câncer de mama. Em outros casos, o médico pode fazer a correlação entre a presença de uma determinada substância no sangue à chance de um paciente ter infarto. Analisando essas informações, é possível fazer um pré-diagnóstico que vai ajudar no tratamento da pessoa”, afirma Stuchi.

Além do combate ao câncer, outras áreas da medicina podem se beneficiar com o vasto potencial da computação cognitiva. Stuchi cita algumas delas, a partir de sua experiência com a plataforma. “Está havendo um boom na análise de imagens oftalmológicas para diagnóstico”, diz.

Outro exemplo está no estudo da voz. “A forma como uma pessoa fala pode revelar indícios de Alzheimer. É possível chegar a essas conclusões por meio de técnicas automatizadas de reconhecimento vocal”, afirma Stuchi. Nos dois casos, o que faz a diferença é a capacidade da computação cognitiva para interpretar dados não estruturados e a linguagem natural.

Sistemas inteligentes podem tornar os médicos cada vez mais capacitados, ajudando a fazer diagnósticos precisos, com base em informações que antes estavam desagrupadas e difíceis de serem acessadas. Dessa maneira, uma nova geração de sistemas cognitivos vai auxiliar a medicina a dar um passo importante em sua evolução, uma nova etapa que tem o potencial de salvar milhões de vidas.