A pandemia causada por uma variante da família de vírus chamada de coronavírus, a COVID-19, tem nos mostrado, na prática, a importância da utilização da inteligência artificial (IA).
A IA tem sido uma ferramenta poderosa de apoio, embora muitas vezes passe despercebida por quem lê as notícias sobre o assunto. Um dos desafios é entender o vírus, seus efeitos na saúde, identificar possíveis tratamentos e entender a dinâmica da pandemia, para ajudar a controlá-la.
O esforço mundial de pesquisas nessa área já tinha gerado, em meados de março, cerca de 2 mil papers científicos. Se adicionarmos à pesquisa, os papers referentes à família coronavírus, chega-se a quase 30 mil. A velocidade das pesquisas cria um problema: como garimpar informações neste oceano de artigos que possam ajudar e complementar outras pesquisas? É onde algoritmos de IA entram em ação, para analisar e cruzar informações, ajudando a identificar novos possíveis tratamentos e a entender melhor a dinâmica de comportamento de disseminação do vírus.
Mas, antes de alguma pandemia surgir, é importante prever seu surgimento e impedir que isto aconteça. Em vez de corrermos atrás do problema, impedirmos que o problema aconteça. Existe uma iniciativa, chamada Predict que se propõe a identificar potenciais pandemias transmissíveis por animais hospedeiros. Infelizmente, o projeto está meio estagnado por falta de funding.
Além disso, monitorando-se, por exemplo, redes sociais, pode-se identificar eclosão de uma epidemia antes dela oficialmente ocorrer. Alguns estudos preliminares apontam nessa direção, como um paper publicado na China que, mostra que analisando mensagens via WeChat, poderíamos ter identificado que algo estranho estava ocorrendo.
Este tipo de análise já existia e um bom exemplo é o Google Flu Trends, um experimento, encerrado em 2015, que tentou fazer predições de ocorrência de gripe. Uma análise bem interessante, “Google Flu Trends is dead – long live Google Trends?”, mostra que a experiência pode não ter sido bem-sucedida, mas o conceito pode ser aplicado com algoritmos e bases de dados melhores.
Também uma empresa de IA canadense, BlueDot, alertou para algo estranho. Em 31 de dezembro de 2019, o sistema que analisa mais de 100 mil artigos e posts diariamente, em 65 línguas, identificou uma notícia oriunda da China, na cidade de Wuhan, sobre uma pneumonia misteriosa.
A empresa identificou que havia paralelo com a SARS, que ocorrera em 2003, e analisando dados de rotas e voos, determinou rapidamente que cidades do mundo estariam mais em risco de sofrerem os efeitos de sua disseminação. A BlueDot alertou as autoridades de saúde e seus clientes do fato. Bem, mas pelo que vimos e vivemos, parece que pouca coisa efetiva foi feita com essa informação.
A IA tem sido uma ferramenta poderosa de apoio, embora muitas vezes passe despercebida por quem lê as notícias sobre o assunto
Uma vez identificada a doença, é importante tratar dela. Começa-se a busca pelas vacinas e remédios que a impeçam de se disseminar e curar as pessoas que adoeceram. Não é uma tarefa fácil, pois a pesquisa por novas drogas tem uma taxa de insucesso de 90%, demora anos e custa entre dois a três bilhões de dólares.
A IA já tem sido aplicada neste cenário e algumas experiências bem-sucedidas têm mostrado que algoritmos de Deep Learning contribuem muito para acelerar o processo. Por exemplo, recentemente uma pesquisa suportada por IA descobriu um novo antibiótico.
Aplicando-se diretamente à luta contra o coronavírus, vemos alguns exemplos de empresas, que estão conseguindo resultados muito mais rápidos com uso de IA. O artigo “Five Companies Using AI to Fight Coronavirus” mostra ganhos que parecem bem promissores. Também bastante louvável a atitude da DeepMind ao disponibilizar o AlphaFold para ajudar na identificação de futuros medicamentos.
Aliás, o modelo colaborativo de desenvolvimento de algoritmos que possam contribuir para a mitigação da doença, tem mostrado que o esforço voluntário, disseminado pelo conceito de software Open Source, pode trazer bons resultados.
O Open Source produziu softwares que são essenciais hoje, como o Linux. Os principais frameworks de IA, que são usados para acelerar os projetos na luta contra o vírus são abertos, como TensorFlow, Keras, Theano, Caffe, Torch e outros.
O uso destes framewoks abertos, permite que iniciativas como a do Kaggle, uma plataforma que dispara competições de Data Science, criasse desafios em torno de dez questões relacionadas com o coronavirus, que podem ser respondidas por algoritmos, como fatores de risco, tratamentos que não envolvam drogas, propriedades genéticas do vírus e assim por diante.
Esses poucos exemplos mostram o potencial de IA na prevenção e supressão de pandemias. Por outro lado, ainda temos muito que evoluir. É necessário que as grandes empresas de tecnologia criem mecanismos para liberar suas imensas bases de dados.
Um quadro bem completo e atual da sociedade pode ser analisado quando dados dos buscadores (Google) passam a ser integrados com dados de redes sociais (Facebook), e processados em imensos data centers em provedores como Amazon e Microsoft. Garantir que os dados sejam acessados, sem ferir privacidade das pessoas e os direitos destas empresas ainda é um imenso desafio.
Além disso, é necessário concentrar a atenção deste tsunami de dados apenas naquelas informações que serão relevantes aos mecanismos de detecção de pandemias. Os dados também estão constantemente mudando e manter os algoritmos com os dados mais atuais é uma tarefa que não é simples.
No caso da BlueDot, por exemplo, para fazerem as simulações iniciais da disseminação, eles analisaram os voos na época, mas, uma vez que a epidemia (e depois pandemia) foi reconhecida pelas autoridades, as restrições de viagens começaram a afetar a base de dados, criando outros padrões de comportamento.
As experiências positivas têm mostrado que o uso de IA para predições de pandemias se intensificará. As razões são várias: o crescente uso de dispositivos vestíveis, que monitoram dados como temperaturas, e com isso, se um determinando conjunto de pessoas em localidades específicas apresentar um aumento de sua temperatura, isso pode indicar febre e ser um sinal de alerta.
O uso de informações coletadas por buscadores também pode sinalizar que algo estranho está ocorrendo. Se pessoas de algumas regiões começam mais intensamente a buscar por determinadas doenças ou sintomas, pode ser um alerta. Mas como a experiência do Google Flu Trends mostrou, é importante separar os dados reais de histerias.
Artigos e posts também são boas fontes de dados, que se analisados corretamente, podem significar sinais de alertas. E claro, padrões de viagens aéreas. As empresas aéreas geram quatro bilhões de itinerários de voo anualmente e este imenso histórico pode ajudar na predição de que cidades estrão em maior risco, como aquelas que tem mais conexões com a cidade inicialmente foco da infecção.
E, claro, que podemos contar com chatbots como assistentes que podem ajudar no diagnóstico inicial e diminuir em muito a carga de atendentes em hospitais e centros de saúde, e o uso de robôs, não só para esterilização e limpeza, mas para entregas em locais contaminados.
O uso de informações coletadas por buscadores também pode sinalizar que algo estranho está ocorrendo
A luta contra o coronavírus depende basicamente de informação e colaboração. Será assim que venceremos as guerras contra pandemias. Esta está sendo uma. Outras virão, como muitas outras vieram antes. Nesta estamos mais preparados que nas anteriores. Na “peste negra”, nome pela qual ficou conhecida uma das mais devastadoras pandemias na história humana, resultando na morte de 75 a 200 milhões de pessoas na Eurásia, na era medieval, a principal arma eram as orações.
Na próxima, estaremos bem mais preparados que nesta. A prática e técnicas de IA estarão mais disseminadas e aperfeiçoadas. Mas, isso não será suficiente se cada indivíduo pensar de forma egoísta, se cada cidade for egoísta, se cada país for egoísta e não colaborarem e acreditarem uns nos outros.
Uma pandemia não é uma guerra entre países e economias, entre pessoas e ideologias políticas, mas da humanidade contra vírus invisíveis. A IA é uma arma poderosa. Algoritmos sofisticados podem ser criados. Mas eles dependem de dados e estes estão espalhados.
Se não tivermos colaboração global, entre países, empresas e a sociedade, não aproveitaremos todo o potencial da tecnologia. A atual pandemia vai mudar coisa no mundo e provavelmente uma das mudanças poderá ser um maior grau de colaboração na sociedade. Esperemos que sim!
*Cezar Taurion é Partner e Head of Digital Transformation da Kick Corporate Ventures e presidente do i2a2 (Instituto de Inteligência Artificial Aplicada). É autor de nove livros que abordam assuntos como Transformação Digital, Inovação, Big Data e Tecnologias Emergentes. Professor convidado da Fundação Dom Cabral. Antes, foi professor do MBA em Gestão Estratégica da TI pela FGV-RJ e da cadeira de Empreendedorismo na Internet pelo MBI da NCE/UFRJ.