Algoritmos de reconhecimento de imagens aplicados à análise do DNA podem mudar a saúde do mundo.

É possível prever o funcionamento, antecipar as características, estimar o comportamento, mas muitas vezes os cientistas precisam ver. Depois de 25 anos, pesquisadores divulgaram esta semana um importante avanço na obtenção de imagens reais das interações do ácido desoxirribonucleico (DNA). Suas moléculas contêm as instruções genéticas que coordenam o desenvolvimento e funcionamento de todos os seres. A análise dos dados do DNA por meio de sistemas de inteligência artificial promete revolucionar a medicina e as ferramentas de reconhecimento de imagens são estratégicas neste processo.

As equipes do Jila – o instituto de pesquisas físicas da Universidade do Colorado e do Instituto Nacional de Padrões de Tecnologia, nos Estados Unidos – desenvolveram um método mais simples, rápido e eficiente de “fotografar” o DNA. As imagens em alta resolução revelaram a icônica estrutura da dupla hélice, que se parece com uma escada espiralada. Os cientistas esperam que o método permita avanços no estudo da dinâmica entre proteínas e DNA, abrindo caminho para descobertas na área de genética, como já falamos aqui, e medicamentos. Basta pensar na capacidade de aplicar os sistemas de machine learning na análise dos dados gerados pelas imagens em alta resolução do DNA.

O reconhecimento de imagens, aliado a algoritmos e softwares de análise de dados, é uma das áreas mais quentes de investimentos e pesquisas, por seu impacto global. Tomografias, ultrassonografias, radiografias e ressonâncias magnéticas oferecem valioso material aos sistemas de Inteligência Artificial. Com o auxílio de softwares é possível, por exemplo, “suprimir” os ossos de uma radiografia de tórax para avaliar melhor o tecido pulmonar. Os computadores conseguem identificar os sinais ósseos e “ignorá-los” ao construir a imagem. Há também ferramentas de detecção de nódulos cancerígenos no pulmão com tamanho inferior a 3 cm, 7% mais eficazes que as avaliações de especialistas, entre muitas outras aplicações. Os próximos sistemas de diagnósticos por imagem já trará um pré-laudo, assinado por robôs!

O TensorFlow, biblioteca de software de IA do Google fornece ferramentas de análise de imagem e texto que tem sido muito útil. A plataforma permite o processamento de imagens associado aos inputs providos pelos médicos acerca de cada uma, bem como também os feedbacks sobre eventuais diagnósticos falhos indicados pelos algoritmos. Pelo fato de ter uma estrutura open source, o TensorFlow é uma base altamente escalável, pode ser acessada desde grandes data centers a simples smartphones e disponibiliza algoritmos na nuvem por meio de API’s.

O horizonte formado por tantas possibilidades não é de substituição do médico pela máquina, mas do estabelecimento de uma convivência vantajosa tanto para os profissionais quanto para os pacientes. O papel dos especialistas ainda é extremamente necessário para a criação das bases de dados que vão municiar os sistemas. Mais adiante, caberá aos médicos e à sociedade identificar a justa medida entre as benesses da IA, o imprescindível valor da inteligência e sensibilidade humana e as necessidades das pessoas. A meta é tornar a medicina cada vez mais eficaz e acessível.