A IBM se movimenta para superar os grandes desafios na Medicina. Para essa missão, ela vai contar com o seu supercomputador Watson que foi projetado para gerar transformações na indústria de TI e tornar o nosso planeta mais inteligente.

As iniciativas para colocar o Watson trabalhando a favor da humanidade estão apenas começando.

Para torná-lo cada vez mais inteligente, a empresa anunciou na semana passada, a aquisição da Merge Healthcare Inc., por 700 milhões de dólares, no intuito de ter acesso ao seu gigante banco de imagens.

A Merge vende sistemas que ajudam médicos a armazenar e acessar imagens. São 30 bilhões de imagens, incluindo raios-X, tomografias computadorizadas e ressonâncias magnéticas. A IBM pretende usar este acervo para “treinar” o Watson a identificar doenças como o câncer.

Com isso, a IBM espera ajudar os médicos a diagnosticarem e tratarem pacientes de forma muito mais precisa e mais eficaz do que acontece atualmente. E como recompensa, ter uma fatia maior dos 7,2 trilhões de dólares que são gastos anualmente, no mundo todo, em cuidados com a saúde.

Essa aquisição da IBM, também pode remodelar o mercado de arquivamento de imagens médicas, avaliado em US$ 3 bilhões e impulsionar empresas dedicadas a interpretar imagens por meio do computador.

Aprendizado profundo

Google, Yahoo e Flickr, usam softwares similares para identificar pessoas e objetos em fotografias. A IBM aposta que a mesma tecnologia que reconhece gatos nas fotos, também pode identificar tumores e outros indícios de doenças.

Para isso, irá usar a aprendizagem profunda, que é uma técnica em que o software aprende a identificar padrões ao minerar grandes quantidades de dados.

Essa técnica tem sido bem sucedida na interpretação de fotografias, no aperfeiçoamento do reconhecimento de voz em smartphones e na detecção de fraudes em transações financeiras.

John Kelly, vice-presidente sênior de portfólio de soluções da IBM, acredita que identificar um tumor envolve técnicas semelhantes de reconhecimento de padrões.

Ele destaca o valor destas imagens – que normalmente são anônimas e apenas compartilhadas nos hospitais para fins de pesquisa – para o avanço da inteligência artificial na medicina.

No longo prazo, a IBM prevê que sistemas com inteligência artificial possam tornar-se conselheiros confiáveis para radiologistas, dermatologistas e outros profissionais que analisam imagens, especialmente em partes do mundo onde os profissionais de saúde são escassos.

A complexidade das imagens do corpo humano

Imagens do corpo humano são complexas. Dr. John Eng, professor de radiologia da Universidade Johns Hopkins, diz que há muita ambigüidade e muita incerteza: “São dados desorganizados, e eu acho que isso vai ser um fator limitante para o Watson.”, diz ele.

Dr. Eng informa que na Johns Hopkins, os médicos usam computadores para ajudar a identificar tumores em exames como mamografias. Porém, os softwares existentes são limitados e grande parte dos radiologistas trabalha sem assistência computadorizada.

Para mudar este cenário, a IBM coloca os cuidados com a saúde como uma meta estratégica e central dentre várias iniciativas de negócios da empresa.

Nessa jornada, a IBM tem testado o Watson com pesquisadores da Cleveland Clinic e do Memorial Sloan Kettering Cancer Center em Nova York.

A aquisição de Merge não traz apenas o acesso ao arquivo de imagens da empresa, mas também possibilita o acesso à sua lista de 7.500 hospitais.

“O acesso a esses relacionamentos e dados clínicos são valiosos”, avalia Kevin Hobert, CEO da Carestream Health Inc., um concorrente da Merge. A IBM tornando-se pioneira em softwares médicos com inteligência artificial, poderá vender para grandes organizações de cuidados com saúde as quais ela já tem relacionamento.

A inteligência artificial e o olho humano

Enquanto a IBM espera que o Watson aprenda a interpretar as imagens da Merge, ela também espera que a combinação destas imagens, dos registros médicos e de outros dados revele padrões relevantes para o diagnóstico e o tratamento que um médico pode deixar desapercebido. Isso pode dar início a uma era de cuidados assistidos por computadores.

A Enlitic Inc., uma startup sediada em São Francisco/EUA,  afirma que seu software identifica tumores pulmonares malignos em raios-X , de forma 50% mais precisa. No entanto, o CEO da empresa, Jeremy Howard, teve que passar o último ano se aproximando de hospitais e clínicas para ter acesso a imagens anônimas que demonstrariam a utilidade de seu sistema.

Treinar softwares assim requer um grande número de imagens. Quanto mais estas máquinas de aprendizagem são alimentadas com dados, mais inteligentes elas ficam.

O que acontece, é que essas imagens são limitadas por regulamentos e a relutância da indústria em compartilhá-las. Howard teve que se aproximar de hospitais e clínicas, um a um, para persuadi-los a compartilhar seus arquivos.

“As pessoas estão começando a perceber que esses arquivos têm valor”, diz Howard. “Antes, essas imagens ficavam guardadas cerca de 25 anos acumulando poeira.”

Fonte: The Wall Street Journal