Full transcript
0:12Oi tudo bem antes de começar nossos
0:16recados iniciais primeiro como sempre eu
0:19preciso te lembrar que a radio
0:20escafandro é um trabalho que exige
0:22dedicação em tempo integral e que é
0:24financiado exclusivamente pelos ouvintes
0:27então se você gosta dos episódios se
0:31quer que eles continuem se quer que eles
0:33fiquem melhores e mais bem produzidos
0:35considere se tornar um apoiador do
0:37projeto para fazer isso é só ela encatar
0:40esse ponto me barra escafandro escolheu
0:44o valor com qual você quer contribuir
0:46com r$ 5 já dá para participar ajudar a
0:49fortalecer a porosfera o Jornalismo e
0:52ter acesso a conteúdos exclusivos se
0:54você já tá no time de humanos Luminosos
0:56que estão ajudando a manter o projeto
0:58fica aqui o meu muito obrigado
1:01o segundo recado é uma baita notícia boa
1:04é que a rádio guarda-chuva Nossa
1:06Confraria de podcasts feitos por
1:08jornalistas acaba de ganhar um parceiro
1:10de peso é o podcast vida de jornalista
1:13tocado pelo Rodrigo Alves ele tem dois
1:16tipos de Episódio em alguns Rodrigo faz
1:19umas entrevistas caprichadas com grandes
1:22nomes da nossa profissão em outros ele
1:24dá um passo além elabora pequenos
1:27documentários em áudio a série memórias
1:29sobre coberturas importantes da história
1:31recente é uma das coisas mais legais que
1:34a biosfera brasileira tem para oferecer
1:36eu gosto especialmente do capítulo 8 da
1:38série sobre a Guerra do Vietnã
1:41[Música]
1:42nesse Episódio a gente volta meio século
1:45no tempo para revelar os bastidores da
1:47cobertura da Guerra do Vietnã e quem vai
1:50guiar a gente nessas lembranças é uma
1:52lenda da nossa profissão José Hamilton
1:55Ribeiro que foi para guerra pela célebre
1:58revista realidade e voltou dela com
2:00marcas para a vida inteira
2:04[Música]
2:13era uma mina né era uma mina
2:19então quando acabar o nosso Episódio vai
2:22lá no seu tocador dar o play que vale a
2:24pena
2:27jornalismo para quem gosta de ouvir
2:33você provavelmente já ouviu falar do
2:35Russo gueri kasparovin está mais famoso
2:38do mundo
2:39Mas você já pensou que ele é muito mais
2:41famoso pela partida que ele perdeu do
2:43que pelas partidas que ele ganhou Pois é
2:45em 1997 o casparov foi o primeiro
2:48campeão mundial de xadrez a ser
2:51oficialmente derrotado por uma máquina o
2:53supercomputador pelo menos na época deep
2:55blue a história é conhecida a
2:58continuação dela também mas não tanto
3:00porque desde aquela época o xadrez
3:02continuasse um campo de batalha para
3:04máquinas e homens foi bem no esquema
3:07Exterminador do Futuro homens contra
3:09máquinas homens e máquinas contra
3:11máquinas e mais recentemente máquinas
3:14contra máquinas para quem estuda do
3:16assunto essa é a última batalha
3:17provavelmente foi a mais importante
3:19ocorrida em 2017 de um lado capaz de
3:23calcular 70 milhões de posições por
3:25segundo e equipado com um banco de dados
3:27com séculos de conhecimento de xadrez
3:29dava o programa Peso Pesado é campeão
3:31mundial de xadrez de 2016 stock Fish
3:36do outro capaz de calcular meras 80 mil
3:39posições por segundo e sem saber nenhuma
3:41estratégia de xadrez tava desafiante o
3:43peso pena do Google um programinha
3:46chamado Alpha Zero no primeiro momento
3:48faria sentido imaginar que o pobreza
3:51seria esmagado pelos
3:53aconteceu exatamente o contrário em 100
3:56partidas contra os toques 8 o Alpha zero
3:58empatou 72 ganhou 28 e não perdeu
4:02nenhuma e Qual é o segredo para um
4:05sucesso tão Avassalador
4:07bom o alfa zero era um programa capaz de
4:11aprender ele sabia as regras do xadrez e
4:15passou algum tempo jogando contra si
4:17mesmo até desenvolver estratégias
4:18próprias que o transformaram numa
4:20máquina Imbatível e sabe quanto tempo
4:22ele levou para conseguir fazer isso
4:24quatro horas uma das características
4:27mais marcantes do alfazeres dos
4:29programas que aplicam o aprendizado de
4:31máquinas no xadrez são as jogadas mais
4:33criativas do que o comum tanto assim que
4:35atualmente nos torneios pelo mundo afora
4:37os juízes costumam prestar atenção nos
4:39jogadores muito usados criatividade
4:42demais é sinal de que eles podem estar
4:44passeando com a ajuda de uma máquina
4:48[Música]
5:01eu sou Tomás que averine e o vigésimo
5:04terceiro episódio de escafandro já
5:07começou
5:10nele a gente vai falar sobre xadrez
5:13[Música]
5:17Não
5:18na verdade esse episódio é quase que uma
5:21continuação ou um spin-off do episódio
5:2421 robozo bactérias e o futuro da
5:27humanidade mas sei lá a gente falou mais
5:29dos efeitos da biotecnologia para nossa
5:31espécie agora a gente vai mergulhar na
5:33inteligência artificial em especial no
5:36uso dessa tecnologia numa das áreas mais
5:39importantes que existe a saúde meu nome
5:42é Alexandre Essa professora aqui da
5:43faculdade de saúde pública da USP
5:45Alexandre quer carregar teu filho ele é
5:47diretor do laboratório de Big Data e
5:50análise preditiva em saúde da faculdade
5:52de saúde pública da USP o Labs eu sou
5:55Originalmente economista e desde sempre
5:58interessado em tomar decisões cada vez
6:01mais Racionais Aí eu comecei a trabalhar
6:03com bastante qualidade
6:05foi como tirar valor desses dados para
6:09melhorar decisões do dia a dia das
6:12pessoas né e a área que mais coleta
6:14dados Desde aquela época principalmente
6:16um dia era da saúde pensa caro ouvinte
6:19quantas vezes algum médico anotou alguma
6:20coisa exclusiva sobre você dorme bem
6:23come fibras tem parceiro sexual fixa
6:26quantas foram no último ano e ao mesmo
6:29tempo que a mais que a área que mais
6:30coleta dada também a área mais complexa
6:32é mais difícil para tomar decisões né as
6:36doenças humanas são tantas que ninguém
6:37se arrisca a cravar o número a
6:40Universidade de Michigan fala em 10 mil
6:41o governo da Alemanha em 30 mil ou seja
6:44a gente não sabe quantas mas são muitas
6:46e as causas são as mais diversas
6:49genéticas comportamentais ambientais
6:51então decidiu o tratamento ideal para
6:54pessoa certa é sempre foi muito
6:56complicado na história da Saúde ainda
6:58mais porque muitas vezes uma decisão
6:59pode resultar Em décadas de vida feliz e
7:01saudável ou na morte súbita do paciente
7:05[Música]
7:12essa complexidade toda tem uma agravante
7:14existe uma quantidade absurda de dados
7:17que são coletados ininterruptamente
7:18enquanto você escuta isso certamente tem
7:21uma montanha de gente sendo apalpada por
7:23uma montanha de médicos em exames que
7:25vão gerar uma quantidade absurda de
7:27dados O problema é que hoje a gente tem
7:29uma informação de um exame aqui é uma
7:31informação do exame ali esse sintoma do
7:34paciente tá mas não tem nada Unificado
7:36para ajudar ajudá-los a tomar a tomar
7:39injeções inteligentes então a minha
7:41ideia sempre foi essa né então no início
7:43foi essa como que eu consegui esses
7:45dados é utilizar esses dados para
7:48melhorar decisões de maneira tão
7:49complexa e Tão rica então tão difícil
7:51como na área da saúde daí eu comecei com
7:54isso comecei sendo professor de
7:55estatística de saúde né que na faculdade
7:58estatística do tipo que os antigos
8:00usavam feita só pelos humanos mesmo
8:05Trabalhando um pouco com Big Data uma
8:07das definições mais usadas de Big Data é
8:10que ele é uma quantidade de dados tão
8:11grande que muda a forma como se lida com
8:14os dados em si tanto de armazenamento
8:16quanto de tirar valor de analisar de
8:19fato esses dados O problema é que estão
8:21guardando muitos dados e também que os
8:23dados guardados em si não tem valor você
8:25guarda os seus dados na nuvem no
8:26servidor isso é valor zero é o que que
8:28você precisa você precisa de capital
8:30humano para tirar valor desses dados que
8:33estão que Estão guardados e como se faz
8:35isso tá cada vez mais claro que é o
8:37melhor conjunto de técnicas é o que a
8:38gente chamou de machine learning que são
8:40máquinas aprendendo as decisões as
8:44regras para tomarem decisões a partir de
8:46exemplos a partir de dados isso é feito
8:48por meio de um processo matemático ou
8:50computacional chamado algoritmo criar um
8:53algoritmo e fazer ele funcionar bem é um
8:55dos grandes desafios do mercado de
8:57trabalho atual mas entender como ele
8:59funciona de forma leiga e resumida não é
9:01difícil de uma forma muito simples é
9:03qualquer coisa de regras
9:05específicas
9:10[Música]
9:20os algoritmos são a estrutura básica por
9:23trás da Inteligência Artificial e podem
9:25ser divididos em dois tipos
9:27[Música]
9:28o primeiro são aqueles que pertencem ao
9:31que o Alexandre chamou de Inteligência
9:32Artificial clássica que tomam decisões
9:35inteligentes Mas a partir de regra
9:37estabelecidas por humanos
9:52[Aplausos]
9:56e na medicina paciente tem esse sintoma
9:59apresentou essa queixa tem as
10:01características então o tratamento mais
10:03adequada é esse mas a coisa muda muito
10:04de figura quando a gente vai para o
10:06segundo tipo de algoritmo que tá num
10:08campo da ciência conhecido como machine
10:10learning ou aprendizado de máquinas aí
10:14em vez da gente ensinar o algoritmo as
10:17regras o algoritmo ele aprende as regras
10:20a partir dos exemplos que ele recebe
10:22Então você coloca no algoritmo se
10:24milhões de exemplos sobre pessoas
10:26características das pessoas e aí no fim
10:29você falar essa pessoa acabou ainda
10:30óbito essa pessoa sobreviver essa pessoa
10:32foi internada etc e ele acaba criando
10:35sozinho o conjunto de regras para
10:38determinar qual o risco dessa pessoa é
10:40óbito o risco dessa pessoa sem ter nada
10:41dentro dessa pessoa receber alta que
10:43conseguiu bater o estoque Fish 8 em 4
10:46horas tá nessa segunda categoria
10:48ele quer para dois
10:54da Saúde de fato são muito complexos
10:56envolvem fatores genéticos
10:58socioeconômicos demográficos pensem de
11:00doença ambientais Então tudo isso é
11:03bastante complexo geralmente para cabeça
11:05humana isso sem falar nos avanços da
11:07Medicina atualmente existem milhares de
11:09publicações científicas novas terapias
11:12novas drogas novas técnicas surgem o
11:14tempo inteiro e ficar a parte todas elas
11:16é um grande desafio para os médicos já
11:19para os algoritmos essa atualização vai
11:21poder ser instantânea imagina que você
11:23tem uma doença grave e no exato momento
11:26em que está sentado diante do seu médico
11:28um novo medicamento é aprovado na Índia
11:30aquele profissional ia levar Dias talvez
11:33semanas para ter conhecimento dessa nova
11:35droga Aí talvez ele te informasse sobre
11:37isso por WhatsApp por e-mail talvez
11:39Esperasse uma consulta de retorno já com
11:42a inteligência artificial isso poderia
11:44ser automático um novo medicamento foi
11:46aprovado
11:48daqui a dose e a receita não deixa
11:50passar nenhum nenhum detalhe ali
11:52consegue processar milhões de exemplos
11:54né para aprender essas regras Então hoje
11:56a gente não cria mais essas regras hoje
11:58a gente deixa algoritmo aprender essa
12:00sexo
12:04aí ele aprende as regras faz os cálculos
12:07necessários e toma uma decisão
12:11no caso da Saúde essa decisão Geralmente
12:14vem em forma de percentual se o paciente
12:17Y tem a doença x ele tem 92% de
12:20probabilidade de morrer em cinco anos e
12:22segundo o Alexandre que a vegato filho
12:24essa probabilidade é extremamente
12:26precisa quando algoritmo fala que essa
12:28pessoa tem 92% de probabilidade de
12:31morrer em cinco anos de fato ela tem
12:3392%, porque a gente vê todo mundo que
12:35ele fala por volta dessa região 92%
12:37dessas pessoas acabam morrendo porque
12:39uma pessoa tem trocentos mil fatores que
12:43a gente não sabe controlar que pode
12:45influenciar nessa previsão
12:48Grosso das pessoas que ele perfil você
12:49vai ele vai aceitar isso exatamente ele
12:51vai acertar né obviamente sempre existem
12:53coisas aleatórias né difícil na área da
12:55saúde totalmente aleatórias né então um
12:58dia eu acho que a gente vai conseguir
12:59predizer assim quase perfeitamente ou a
13:01ocorrência desse evento que a gente vai
13:02ter muito muito dados mesmo sobre as
13:04pessoas tá é mesmo escorregar no
13:07banheiro sabia Eu tenho uma aluna que tá
13:09trabalhando com queda em idosos né a
13:10gente tá conseguindo ver a probabilidade
13:12dadas as características do idoso em
13:14relação à mobilidade capacidade
13:15cognitiva etc a probabilidade dele ter
13:17uma queda e outras coisas que as pessoas
13:19falam também que é super aleatória Ah
13:20tomar um tiro não é tão aleatória assim
13:23no Brasil né se você de baixa renda tem
13:24o risco é muito maior se você tem algum
13:26envolvimento com o crime então o risco é
13:28muito maior e assim vai então as mesmas
13:30coisas que as pessoas acham muito
13:31aleatórias né da saúde não são tão
13:32aleatórios assim
13:35[Música]
13:39as origens dessas probabilidades muitas
13:42vezes são difíceis de ser explicadas e
13:44entendidas primeiro porque o algoritmo
13:46processou o número de informações
13:48compatível com a capacidade de
13:49processamento do cérebro humano e
13:51segundo porque a relação de causa é
13:53feito por trás de cada fator envolvido
13:55pode não tá claro nem para o médico nem
13:58para o paciente os ouvintes que estão
13:59vindo a esse episódio né Eles não
14:01conseguem me falar que é
14:0417,5%, porque eles estão em casa
14:0822,8%, porque tem interesse em ter gente
14:10oficial
14:112% Por que me conhece Eles não conseguem
14:15explicar isso né então e por que isso
14:17porque decisões inteligentes não temos
14:19justificativa simplista se fosse
14:21simplista não seria inteligente
14:22[Música]
14:27essas máquinas que analisam dados e
14:29tomam decisões que não são facilmente
14:31explicadas por mentes humanas já estão
14:33aí em pleno funcionamento ajudando a
14:37moldar o mundo que a gente vive
14:38[Música]
14:39[Aplausos]
14:40Ah ela vem um escafandro com algoritmo
14:43do Facebook outra vez também mas não só
14:47existe bastante né foi até a capa da
14:51decora mas como hoje masha em domina já
14:53o Wall Street né então hoje cada vez
14:55mais você tem os Fundos que a gente
14:55chama de cortes é que vão aprendendo a
14:58comprar e vender ações a partir de
15:00mudanças no mercado
15:06Então você ouvinte que prestou medicina
15:09deve começar a arrancar os cabelos
15:11os médicos vão acabar substituídos por
15:14máquinas
15:15[Música]
15:16é Talvez algumas especialidades talvez
15:20algum dia mas não tão cedo o ser humano
15:23ali ele consegue capturar Sempre Mais
15:26alguma coisa
15:27algoritmo ele não é perfeito também
15:29então você trazendo essa nova camada que
15:32é o ser humano né que vai que vai
15:34analisando coisas além do algoritmo mas
15:36traz um ganho muito grande para tomada
15:38decisão É principalmente na área da
15:39saúde assim que eu jamais deixaria que o
15:42algoritmo tomasse destino de vida ou
15:43morte né Eu não estou nem vendo paciente
15:45nem sei o que tá acontecendo Além disso
15:47ao menos no primeiro momento os
15:49algoritmos vão ser específicos cada um
15:51vai trabalhar com uma única doença ou no
15:54máximo com uma área
16:00mas tudo bem na prática deu mais ou
16:04menos para entender só que como isso é
16:06feito o que acontece efetivamente no
16:07laboratório do Alexandre quer ver gato
16:09que fica no segundo andar do Belo prédio
16:11Centenário da faculdade de saúde pública
16:13da USP
16:14[Música]
16:17a gente fez um tour rápido para conhecer
16:20alguns dos computadores super poderosos
16:22que ficam mastigando problemas diversos
16:24na área da saúde esse daqui tá fazendo o
16:26quê
16:2916 horas a nossa conversa aconteceu de
16:31manhã e a máquina em questão tinha
16:33passado da noite trabalhando
16:35qual criança recém-nascida vai ser
16:38internada no próximo mês da das
16:39características dela né as informações
16:41quando ela nasce toda criança Quando
16:43Nasce recebe uma DN declaração de
16:45nascido Vivo é um documento bem completo
16:47Mas o mais importante é que as
16:49informações de cada um deles são
16:51inseridas em um banco de dados Unificado
16:53todas as maternidades enviam essas
16:55informações para o SUS que
16:57disponibilizou tudo isso para o
16:58laboratório da USP era com esses dados
17:01que o algoritmo em questão estava
17:02trabalhando Além disso ele também tinha
17:04informações sobre bebês que deixaram o
17:06hospital mas por algum motivo voltaram a
17:09ser internados no período de um mês com
17:11tudo isso no disco rígido a máquina
17:13estava procurando relações comuns de
17:15causa e efeito
17:17e se tudo der certo em algum tempo ela
17:19vai ser capaz de prever com precisão
17:21inédita as chances que um bebê tem de
17:23voltar a ser internado dali há algum
17:25tempo tem que estar aprendendo a falar
17:27essa criança que nasceu quase
17:29características na declaração de nascido
17:30vivo ela tem um risco por exemplo de 87%
17:33de Centenário no próximo mês e a ideia a
17:36gente avisar isso para o médico falar
17:36não dá alta essa criança porque foi
17:39internação sempre é pior aí você tá
17:40pensando mas Gente o que falta para
17:42distribuir esse programinha mágico para
17:44as maternidades desse mundão Calma a
17:47equipe do Alexandre quer ver gato filho
17:49ainda tá com um desafio para vencer um
17:52desafio que vem de uma boa notícia só
17:54para variar um pouco
17:57né então o algoritmo tá tendo muita
18:00dificuldade Porque são poucos dados de
18:02exemplos que ele que ele tá tendo né
18:04então a gente tá fazendo desenvolvimento
18:06várias técnicas aí que a gente chama de
18:08reamostragem de como lidar com dados
18:10raros cerca de 1% só no nosso banco de
18:12dados de recém-nascidos que recebem alta
18:15no terceiro dia acabam sendo reinte em
18:18um mês tá então a gente tá tentando
18:20fazer algumas formas né contornar esse
18:23problema porque quando é muito raro o
18:25evento a tendência do algoritmo é falar
18:26que nunca vai acontecer tá eles fazem
18:29muito isso porque eles querem acertar né
18:31então melhor forma de acertar um evento
18:33que acontece um por cento é falar que
18:34nunca vai acontecer se é certo
18:3699%, tá então você tem que agora a gente
18:39não é malandro é impressionante e então
18:41você tem que fazer várias técnicas aí
18:43que a gente chama de de reamostragem
18:45para ver se a gente consegue melhorar um
18:47pouco essa performance e uma vez você
18:50resolve esse problema isso daí poderia
18:52ser distribuído em todos os hospitais né
18:54Na hora que o médico for lá preencher o
18:57prontuário dando alta para paciente já
18:59pode vir um alerta para ele Ó esse
19:01paciente o nosso Gold a gente tá falando
19:02que por causa dessa características ele
19:05é de Alto ele é de alto risco de ser
19:08internada é ter um risco ser internado
19:09em um mês de
19:1192,5%, por exemplo a gente já viu um
19:13alerta para o médico e auxiliar aí no
19:15início na tomada decisão quer dizer
19:17por exemplo de um algoritmo direcionado
19:18para um problema específico que vai ser
19:20usado em uma área específica e ao menos
19:23no primeiro momento é assim que a
19:25inteligência artificial tá caminhando na
19:27medicina então cada problema específica
19:29experimentamos né cerca de 5 6 7 às
19:32vezes mais algoritmos né descobrimos
19:34qual que funciona melhor para esse
19:35problema específico treinamos esse
19:37algoritmo e mostrando se ele funciona ou
19:39não para esse problema específico chegou
19:41um novo problema por exemplo há risco de
19:43infecção hospitalar outras técnicas
19:45outros algoritmos outras tentativas
19:47começa tudo do zero esses algoritmos
19:49especialistas poderiam ser especialmente
19:51úteis em áreas do Brasil que você não
19:53tem especialista você tem muitas áreas
19:56do Brasil muitas cidades só tem um
19:57médico que o médico generalista o médico
19:58de família lá que ele é muito bom no que
20:00ele faz mas ele não é um cardiologista
20:02um advento da Inteligência Artificial
20:04esse médico generalista vai poder ter
20:07ajuda de um cardiologista ou até mais do
20:09que isso ele vai ter o melhor
20:10cardiologista do mundo no ombro dele
20:13ajudando ele falando ó essa doença esses
20:15sintomas Talvez seja isso as daqui esse
20:18aqui talvez seja interessante fazer esse
20:19exame ou os melhores ele poderia ter
20:22vários existe essa possibilidade vai ter
20:24vários algoritmos diferentes rodando
20:26numa mesma doença por exemplo tipo é
20:28existe isso existe isso a gente chama de
20:30samba são vários algoritmos procurando a
20:33melhor decisão depois você junta uma
20:34decisão mais importante ter uma edição
20:35final né a gente também não quer
20:36sobrecarregar o médico com várias
20:37decisões de vários algoritmos por o
20:39mesmo problema Você pode ter vários
20:41algoritmos pensando todos eles chegam
20:43numa probabilidade juntos é a gente faz
20:45daí também no laboratório a gente chama
20:47de algoritmo de insable um de cada
20:49algoritmo Toma sua decisão e depois faz
20:50um comitê dos algoritmos agora para isso
20:53funcionar você tem que ter uma mega base
20:55de coleta de dados Global também temos
20:58temos Ah boa notícia é que está
21:00acontecendo em primeiro lugar a gente
21:02tem muitos da saúde no Brasil que são
21:04muito bons né Dados de nascimento idade
21:05de óbito então a gente já tem dado de
21:082018 já finalizados com o Brasil tudo
21:10online tudo disponível para todo mundo
21:11um boa cobertura cerca de 96% e todo o
21:15nascimento de todos os jogos do Brasil
21:16tem da e em geral completo né Mas qual é
21:19o nosso problema histórico no Brasil que
21:20não tem ligação dessas bancas entre
21:23esses bancos de dados então não sei que
21:25essa pessoa que nasceu aqui é a mesma
21:27que morreu ali então não conseguia fazer
21:28entender né treinar algoritmos que
21:31entendam essa pessoa com as
21:33características vai morrer nos próximos
21:35anos porque eu não sabia que essa pessoa
21:36era aquela essa pessoa desse banco de
21:38dados era a pessoa daquele banco de dado
21:40mas a gente tá tendo agora né que eu
21:42acho que vai ser o maior transformação
21:43aí de cima de saúde desde a criação do
21:45SUS que é um projeto chamado connectsus
21:49tá que quer um projeto que ainda tá
21:51começando esse implementado e o objetivo
21:53é que seja implementado até o fim do ano
21:55se isso acontecer vai ser possível criar
21:57históricos completos de pacientes O que
21:59é muito valioso para os médicos sabendo
22:01essa rota a gente vai conseguir falar
22:02esse paciente que está seguindo essa
22:04rota ele tem um risco de por exemplo 87%
22:07de ter uma interação grávida que é um
22:09mês e a gente vai conseguir dar esses
22:10alertas direto no plano eletrônico no
22:12médico então o médico vai inserir as
22:14informações desse pacientes sintomas tal
22:16a gente já vai conseguir o paciente com
22:18essa trajetória é um paciente gravei
22:20internado ou é melhor não dar alta fazer
22:22essas orientações para o médico você
22:24pode usar isso para fazer prevenção para
22:25fazer o alongamento de recursos
22:27exatamente essa ideia de ter algoritmos
22:29espalhados pelo país e talvez pelo mundo
22:31esbarra em um problema a diversidade uma
22:34das vezes nosso laboratório é também ver
22:37o quanto a gente consegue transferir
22:38esse algoritmos de um lugar para o outro
22:40foi a primeira grande dúvida é será que
22:42eu dos Estados Unidos funciona no Brasil
22:43eu acho que não realidade é muito
22:45diferente tanto de tratamento quanto do
22:47betorante genético quanto nível
22:48socioeconômico de alimentação tudo muito
22:51diferente aí a gente entra na segunda
22:53fase Será que o de Alagoas funciona em
22:55São Paulo eu acho também não exatamente
22:57por isso né muita diferença genética
23:00socioeconômica de alimentação etc mas
23:03será que São Paulo em Campinas aí já tá
23:05em aberto tá eu acho que aí já é uma
23:07dúvida científica interessante Então a
23:09gente um dia a gente vai descobrir assim
23:11com o quanto eu consigo generalizar o
23:13bagulho para outras áreas e também vê o
23:15quanto a diversidade dos seus dados
23:16melhor o feito no Brasil não funciona
23:19bem não muda inteiro talvez funcione
23:21melhor do que o algoritmo treinado por
23:22exemplo na Alemanha porque a gente tem a
23:25nossa a gente tem a nossa diversidade
23:26genética gigantesca é socioeconômica
23:28gigantesca a gente tem o mundo inteiro
23:29dentro do Brasil tá então talvez os
23:32dados brasileiros comecem a ser muito
23:34desejados por outros países né então um
23:37algoritmo treinado no Brasil talvez
23:38começa a valer muito para os outros
23:40países né certo é tudo muito
23:41interessante tudo muito instigante mas e
23:43na prática e hoje em que pé a gente tá
23:46mas a saúde o que já tá em prática são
23:48algoritmo de Machine pra gestão é pra
23:51gestão de leito gestão de profissionais
23:53de saúde na prática Clínica ainda não tá
23:56nós estamos com alguns projetos aí de
23:57começar a fazer estudos clínicos
23:58randomizados então dá esse algoritmos
24:00por alguns médicos não dá para os outros
24:02né sortear e acompanhar esse paciente
24:04ver como eles vão evoluindo clinicamente
24:06com o tempo né em relação aos que
24:08receberam os algoritmos e não receberam
24:10para ver se eles têm um impacto mesmo
24:14é a mesma ideia Essa é a fase que a
24:16gente que os outros fez a mão também
24:18então a gente ouve às vezes falar de
24:20alguns hospitais que estão botando muita
24:22gente oficial no atendimento Clínico Tá
24:25mas daí tem sido bem por fora assim bem
24:27debaixo dos panos ainda então a gente
24:28fica um pouco preocupado com essas
24:30coisas um pouco desconfiado com isso
24:31porque pode acabar queimando a área né
24:33as pessoas colocando esse algoritmo sem
24:35saber direito que estão fazendo sem
24:36nenhuma validação de pares né via tipo
24:39científico via participação de Congresso
24:42via né análise dos seus pais e o que que
24:45tem alguma área que está sendo investido
24:47que deve ficar pronto primeiro assim que
24:50a gente pode ah em geral na radiologia a
24:52Radiologia é aquele que tá mais avançada
24:55principalmente é porque o pessoal que
24:57começou com uma estimulani é uma pessoa
24:58que fez da ciência a computação e visão
25:00computacional imagem é sempre foi Grande
25:03Desafio da dessas computação esse
25:06pessoal que começou com machine learning
25:07né Essa minha teoria começou com imagem
25:09Por que que o fato de ser mais difícil
25:11faz com que eles começam por aí é uma
25:12coisa de desafio de desafio né o pessoal
25:15da ciência computação sempre quis né
25:19exatamente aí foram eles né no fundo os
25:23grandes responsáveis pela crescimento da
25:24de Machine learn eles começaram a ver
25:26que funcionava com imagem a gente
25:27começou a trazer produtos pras outras
25:28Artes começou a ver que funcionavam
25:30também a área foi crescendo assim então
25:31já tá chegando né A questão por exemplo
25:33de auxiliar radiologistas diagnosticadas
25:36de mama já tô fazendo isso muito bem
25:37então você coloca no algoritmo milhões
25:39de imagens de raio x de mamas ou alguns
25:41eles têm câncer outros não tem câncer né
25:45eles já foi já foi decidido pelos
25:47melhores
25:48radiologistas aí do mundo vários tipos
25:51de câncer vários tipos tal e alguém a
25:53gente vai entendendo padrões aí nos
25:54dados ele vai entender ah então essa com
25:56essas características que tem câncer
25:57características não tem câncer e tal né
25:59então os algoritmos já estão analisando
26:01esses esses exames de imagem já estão
26:04falando pro médico ó parece que é câncer
26:06de mama com 92% de probabilidade e olha
26:09por causa dessa área aqui aí mostra lá
26:11Outra área né que já tem tido muito
26:14contato com algoritmo né Por mais que
26:16seja algoritmos bem simples a área de
26:18UTI né paciente com câncer não tem nada
26:20de UTI a gente consegue dizer com com
26:22extrema boa a performance ativa tempo
26:25futuro de qualidade de vida em geral
26:27esse pacientes são pacientes terminais e
26:29a ideia é que os algoritmos possam
26:31auxiliar os profissionais sobre cuidados
26:34paliativos sobre possibilidades
26:35paliativos é que a Grande Desafio dos
26:37profissionais da área né você não quer
26:38Diminuir a intensidade de um tratamento
26:40quando esse tratamento vai trazer muito
26:42benefício para esse paciente
26:45[Música]
26:48então final de bloco é hora de perguntar
26:52de novo quando existe algum prazo para
26:55esses algoritmos da faculdade de saúde
26:57pública vestirem o jaleco e saírem por
27:00aí sussurrando nos ouvidos dos médicos
27:02felizmente a gente não tem prazo né a
27:04gente é um laboratório de pesquisa então
27:06a gente quer fazer a melhor pesquisa
27:07possível então a gente só vai terminar
27:09Quando a gente tiver satisfeito com os
27:10resultados
27:12porque assim podem ser mudanças muito
27:15significativas né assim dá uma meu Vamos
27:17colocar esse negócio para funcionar
27:21né a gente quer que a sociedade esteja
27:23pronta para esse algoritmo quando a
27:26gente colocar eles né e a sociedade está
27:29começando a ficar pronto então a gente
27:31tem esses dois esses dois sentimentos
27:32conflitantes aí a gente quer chegar cedo
27:34mas a gente também não quer forçar isso
27:37para que as pessoas criem uma
27:38resistência Tá mas a gente tá falando de
27:41meses e anos de décadas depende do tipo
27:43de algoritmo depende da área então acho
27:45que
27:46radiologia é bem breve assim eu acho que
27:48até o fim do ano já começa aí a vários
27:50hospitais já estão adotando e vou
27:53começar a adotar como prática normal tá
27:55em termos de clínico geral eu acho que
27:58talvez mais um ano aí para começar a
28:00aparecer
28:01[Música]
28:10termina aqui o primeiro bloco do
28:13vigésimo terceiro Episódio de escafandro
28:19antes de adiante eu queria reforçar o
28:22convite para você me seguir nas redes
28:23sociais eu tô no Twitter no Facebook e
28:26no Instagram como@ rádio escafandro
28:29ou@tomasqueaveline
28:31[Música]
28:40agora vamos voltar para a inteligência
28:43artificial para falar do Futuro claro eu
28:45acho que o futuro é cada hospital tem
28:48essa equipe de ciência de dados isso já
28:50poderia ser feito hoje mas qual o
28:51problema ninguém tem verba para isso tá
28:53profissional de tá muito demandado no
28:56mercado banco né que banco demanda
28:58destrói todo destrói toda a
29:00possibilidade de todas as outras
29:01empresas contratar esse profissionais
29:03Então os hospitais estão com muita
29:04dificuldade tem esses dados Eles sabem
29:06que tem o potencial eles querem ter esse
29:08profissionais eles abrem as vagas mas
29:10não contrata ninguém e os poucos
29:12hospitais que acabam contratando por
29:13exemplo Einstein sem ter uma equipe
29:14bastante grande de ciência de dados eles
29:16estão conseguindo porque eles têm
29:17malvérios e tem mais dados que atrai
29:19também esses profissionais Mas a nossa
29:21ideia é que isso vai criar um efeito
29:23Cascata então começa com Einstein o
29:26Sírio também já tá se movimentando
29:27bastante nessa direção e aí você vai
29:29descendo para os outros hospitais E
29:31ajudando de maneiras diversas sabe
29:33aquela coisa do médico ficar anotando
29:35tudo no prontuário sem olhar no olho do
29:37paciente
29:38Talvez esteja com os dias contados você
29:41já tem Estados Unidos é o médico
29:42simplesmente conversa com a pessoa faz
29:43aquelas perguntas sempre você tem alguma
29:44alergia não sei quem o algoritmo
29:46automaticamente preenche tudo e aí o
29:48médico vai ter uma uma tela que o
29:51algoritmo ele pode ir falando ó Talvez
29:53seja interessante perguntar sobre isso Ó
29:55esse daqui ficou faltando tá E aí às
29:58vezes aparecendo alguns alertas aí para
30:00o médico também para auxiliar nessa
30:01tomada edição e não pode ser que nem o a
30:04Siri ou Google Home que não entende que
30:06não entende nada mas a gente brinca mas
30:08é Um Desafio né porque o quando você tem
30:10o seu celular ele aprende do jeito que
30:12você fala né na sala do médico ele vai
30:15ter que aprender o jeito que cada
30:16paciente fala paciente né Aí você tem
30:18muito sotaque seja nós no Brasil que é
30:20um problema né mas isso já acontece nos
30:22Estados Unidos tá tem lá tem consultório
30:24que já tá já tá usando isso é um artigo
30:26científico recentemente acho que no mês
30:28passado no mês mostrando que
30:31funciona o link para esse artigo já sabe
30:33tá aí na descrição do episódio no seu
30:36tocador ou no nosso site
30:42E aí tá achando essa ideia de um
30:45algoritmo viu que você fala no
30:46consultório coisa de ficção científica
30:48pois espera para escutar os objetivos de
30:51longo prazo do Alexandre quevegatto
30:54filho grande desafio científico assim
30:56que a gente tem no meu laboratório é
30:58saber se um dia a gente consegue
30:59encontrar um algoritmo universal para
31:01saúde o algoritmo que funcione
31:03relativamente bem para todos os
31:05problemas de saúde o algoritmo que
31:07entenda a saúde em geral que aí a gente
31:09só precisa definir pequenos detalhes no
31:12fim das últimas camadas né Por exemplo
31:14de se formar rede neural profunda que aí
31:17ele já se adapta muito bem para o novo
31:18problema daí vai ser muito importante
31:19para doenças raras para doença
31:21emergentes né onde você não consegue
31:23treinar você não tem muitos exemplos
31:25para treinar o algoritmo para tomar
31:26decisões se você já tiver um algoritmo
31:28que entende doença você só vai precisar
31:30de alguns poucos exemplos para entender
31:32a doença é esse sistema que a pessoa e a
31:35óbito em geral mas nesse caso dessa
31:37doença específica eu consigo entender
31:39com detalhes né melhorar que esses
31:41detalhes conhecendo só alguns casos
31:44dessas da doença
31:48[Música]
31:57a gente demorou mas chegou lá
32:03o momento da distopia futurista
32:07[Música]
32:12porque a base da Inteligência Artificial
32:14é a coleta de dados que pode ser feita a
32:16via prontuário mas que também pode ser
32:18feita de outras formas pelo seu celular
32:20ou talvez por um implante que fica o
32:23tempo inteiro medindo seus sinais vitais
32:25e suas atividades físicas seria possível
32:28por exemplo cruzar esses dados com os
32:29locais que você frequenta bares e
32:31farmácias ou restaurantes naturais de
32:33academias seria possível saber o que
32:36você compra
32:36[Música]
32:39aipo e broto de alfafa ou batata frita
32:42miojo coca-cola e um maço de uma boa
32:44vermelha
32:49E aí o que poderia ser feito com esses
32:52dados
32:54você poderia receber um relatório
32:56periódico do seu estado de saúde
33:00esses dados poderiam também ser
33:01acessados a qualquer momento para o seu
33:03médico o que pode ser ótimo
33:05[Música]
33:08mas tem alguns aspectos que também não
33:10são assim tão ótimos porque isso o seu
33:13plano de saúde acessasse essas
33:14informações e se todos os planos de
33:17saúde acessassem todas as informações
33:18médicas e todos os clientes possíveis e
33:21pudessem determinar o valor das
33:23mensalidades de acordo com a saúde de
33:24cada um
33:28departamentos de Recursos Humanos
33:30baixasse esses dados antes de qualquer
33:32contratação
33:33E se o governo resolver se criar faixas
33:36de Imposto de acordo com a probabilidade
33:39de cada cidadão acabar usando o serviço
33:40do SUS
33:42[Música]
33:46eu perguntei sobre isso para Alexandre
33:48que
33:51primeiro sobre o compartilhamento de
33:53dados por meio do implante de sensores
33:54ou coisas parecidas eu não sei se vocês
33:57vão querer muito isso porque a
33:59quantidade de falsos positivos vai ser
34:01muito grande Tá se a gente tiver
34:03alguma coisa te medindo o tempo inteiro
34:05né a chance de dar um alerta falso acaba
34:08sendo grande acho que vai gerar muito
34:10estresse na vida das pessoas vão começar
34:11a ver que estão indo muito ao médico
34:12então fica muito estressadas e que não
34:14tá sente saudável para elas Então eu não
34:16sei se isso daí vai muito para frente
34:18mas assim pensando em futurologia né Eu
34:21acho que a gente já tá nesse caminho
34:23assim de se de se juntar as máquinas né
34:25e eu não vejo muita muita
34:28impossibilidade do celular de fato virar
34:30um de uma parte do corpo a gente
34:31implantar alguma coisa na cabeça e um
34:35dia e um dia se juntar mesmo aí as
34:37máquinas gente que as coisas andam mas
34:39acho que na área da saúde eu sou um
34:41pouco cético em relação a essa internet
34:42das coisas certo mas e os planos de
34:45saúde
34:47é o risco de doença o plano de saúde vai
34:50vai Proibir a pessoa vai tirar ela do
34:53Povo lugar não pode segundo lugar plano
34:55de saúde Só tem pessoas saudáveis não
34:57tem valor social então assim os planos
35:00de saúde eles podem fazer isso mas cabe
35:02a sociedade né e eu sei que eles estão
35:04fazendo esses tipos de análise né para
35:06ver risco de paciente mas eles não podem
35:08tirar um paciente porque eles acham que
35:09esse paciente vai ficar doente né um
35:11paciente foi internado com câncer está
35:13fora isso daí não obviamente não pode né
35:15então tem muitas dessas coisas aí que
35:17infelizmente as pessoas ficam repetindo
35:19é como lá super inteligência está
35:21próxima não tá nada próximo então a
35:24gente não faz ideia de se a gente vai
35:26conseguir ou como a gente vai conseguir
35:27um dia chegar um ser assim que qual o
35:30melhor exercício que a gente em tudo e
35:31tal a gente não tem ninguém chegando
35:33perto disso tá eu já algoritmos é como a
35:36gente chegou comentar no início eles são
35:38bem focados o algoritmo que ajuda a
35:40diagnosticar a AVC ele não sabe
35:41diferenciar um cachorro de uma criança
35:43não sabe você bota uma imagem não sabe
35:46nem por onde começar não tem nada a ver
35:47com isso
35:50[Música]
35:55do ponto de vista de quem tá
35:58desenvolvendo a tecnologia o uso das
36:00máquinas inteligentes parece trazer
36:02promessas de um futuro melhor mas e do
36:05ponto de vista de quem pratica medicina
36:09[Música]
36:09[Aplausos]
36:11[Música]
36:12eu sou médica né
36:17esse é o Dr Flávio César de Sá
36:22pessoal tem me ligado bastante para
36:24saber se pode pegar a correr na vida
36:28eu encomendei umas coisas no site chinês
36:31lá no AliExpress posso pegar a hora que
36:34pegava
36:38muita pergunta nessa área aí também
36:41junto com a residência eu fiz uma
36:43especialização em saúde pública e a
36:45minha o meu campo de trabalho sempre foi
36:48saúde pública e emergência até que é
36:51mais ou menos uns 20 profissionais por
36:53circunstâncias daqui da Faculdade de
36:55Medicina da Unicamp eu acabei me
36:57aproximando do da área de ética e
36:59bioética na época em que eu comecei a
37:02trabalhar com isso a gente não tinha
37:03aqui no Brasil nenhuma formação
37:05específica em bioética mineral disso eu
37:08fui informando estudando por mim mesmo
37:11depois eu fui fazer um pós-doutorado
37:13ética médica lá nos Estados Unidos na
37:16Universidade Federal de Nova York e
37:18quando eu voltei continuei trabalhando
37:21Mais especificamente nesse campo então
37:24hoje que a minha área realmente de
37:27trabalho éticamente e mas eu nunca parei
37:30de atender nunca me afastei do trabalho
37:32como Clínico certo e como estudioso da
37:35ética e praticante da clínica médica
37:37como Dr Flávio César de Sá enxerga a
37:40inteligência artificial em especial a
37:43possibilidade de que a gente acabe
37:44perdendo o controle sobre os dados da
37:46nossa própria saúde
37:52e dessa vida na rede que a gente tem
37:56hoje É exatamente esse a questão da
38:00confidencialidade questão do uso dos
38:02dados que você oferece os sistemas
38:06automatizados eles estão coletando
38:09informação 24 horas por dia no mundo
38:12inteiro sem parar o que fazer com essa
38:15informação é crucial e eu não vejo hoje
38:18que a gente tenha já desenvolvido
38:20sistemas de controle que permitam aos
38:24cidadão
38:25determinar o que que vai ser usado e o
38:27que que não vai ser usado da sua
38:29informação ou uma terceira parte mesmo
38:31porque na maioria das vezes o cidadão
38:33quer saber que tipo de informação tá
38:36sendo coletado dele ou não essa
38:38preocupação que você manifestou a gente
38:40tem um monitoramento permanente das
38:43nossas vida e saúde e que essas
38:45informações de alguma forma para
38:48aumentar o controle sobre a nossa vida e
38:50até disponibilidade de serviços né Por
38:53exemplo um seguro de saúde saber quantas
38:57vezes por mês eu vou numa farmácia ou se
39:00eu faço exercício ou Que tipo de comida
39:01que eu como e a partir daí ele
39:03estabeleceu um plano de seguro mais caro
39:06para mim se os meus hábitos não forem lá
39:09muitos saudáveis ou se eu sou um cara
39:11que frequento muito uma farmácia Isso é
39:13um problema realmente muito sério para o
39:16qual eu acho que a gente não tem muita
39:17resposta ainda e não é só no campo da
39:19saúde em geral é da nossa vida acho que
39:23talvez ele seja calcanhar de Aquiles da
39:25sociedade informatizada da cidade de
39:27informação Eu sinceramente não tenho
39:30para te dizer nenhuma perspectiva sobre
39:32isso porque eu não imagino como que a
39:36gente vai ser capaz de controlar essas
39:39informações que são disponibilizadas
39:42para nuvem para rede eu penso que pode
39:44ser usado para o bem também eu posso
39:47fazer um monitoramento à distância de um
39:49paciente e usar isso para ajustar dieta
39:53dele a quantidade de exercícios que ele
39:55faz etc mas sem dúvida existe o risco de
39:58usar esses dados de uma forma que não
40:01sejam exclusivamente no interesse da
40:04saúde das pessoas as leis atuais não são
40:07suficientes para dar conta desse
40:09problema
40:10de jeito nenhum o pessoal fala assim ah
40:13mas você quando você assina você entra
40:17num desses sites Facebook usa o Google
40:20Liga o seu celular você sabe não sabe
40:23nada ninguém lê aqueles negócio de
40:26muitas páginas que o pessoal pede pra
40:28gente dizer que aceita os termos ou não
40:31isso já é feito dessa forma de caso
40:33pensado ele sabe que ninguém vai ler e
40:36as nossa legislação hoje é muito
40:39rudimentar nesse aspecto entendeu na
40:42verdade as empresas meio que fazem o que
40:44querem né a gente vê que muitas vezes os
40:46governos
40:47pressionam Facebook Google para oferecer
40:50informação e eles têm maior cara de
40:57Então eu acho que isso é uma questão que
41:00a sociedade tem que discutir muito mais
41:02seriamente do que tem discutido hoje
41:03para estabelecer limite na coleta e no
41:07uso dessas informações eu acho que
41:08talvez um paralelo interessante se a
41:10gente falar um pouquinho dos planos de
41:11saúde hoje né porque de certa forma já
41:14há castas de preço né se você se você tá
41:19na terceira idade mais de 60 anos para
41:21você conseguir um plano de saúde é um
41:22absurdo de caro né você poderia falar um
41:25pouquinho sobre Fazer uma comparação
41:26sobre essas duas coisas assim olha eu
41:29acho que os planos de saúde eles são
41:32motivados por uma questão muito difícil
41:35da gente abordar que é a questão do
41:38lucro na saúde é possível você ter lucro
41:42em saúde Você tem uma empresa que com
41:46saúde das pessoas foi a minha opinião é
41:49que não é que saúde é uma coisa que você
41:54pode cuidar você pode prestar serviço
41:57mas o objetivo do serviço tem que ser a
42:01saúde e não o lucro quando o lucro é o
42:03objetivo do serviço Alguém sai perdendo
42:05e quase sempre é o prestador o médico ou
42:09o paciente não tem jeito você vai
42:12precisar economizar porque está muito
42:13caro saúde e imprevisível quanto que
42:16você vai gastar quanto que você não vai
42:17gastar então eu vejo com muitas assim
42:21muito pessimismo você imaginar que a
42:25gente possa ter planos de saúde bons que
42:29custem que seja um tem um preço
42:31acessível ao coração e que vão prestar
42:34uma boa qualidade de serviço então eles
42:36não vão tirar dinheiro do prestador do
42:38médico ou vão tirar dinheiro do paciente
42:40ou dos dois claro ou vamos vender seus
42:44dados por uma empresa que tem outra
42:45finalidade Então eu acho que a questão
42:48dos planos de saúde é muito delicada
42:50toda de saúde bom é caro
42:52de saúde que não é caro não é bom
42:54geralmente por isso que eu acho que a
42:56gente tem que garantir um atendimento
42:58básico para todo mundo e seria através
43:01do SUS os SUS precisa de mais
43:03investimentos ele é pouco financiado ele
43:07precisa de mais financiamento do estado
43:09para ele funcionar melhor mas mesmo
43:11assim fazendo um paralelo aqui se você
43:14ainda funciona muito bem quer dizer o
43:15tanto frágil do SUS é a assistência
43:17médica as fila na frente dos hospitais
43:20os pacientes que demora para se atendido
43:22Esse é o ponto mais frágico a gente se
43:25esquece isso cuida da saúde de maneira
43:28muito mais Ampla né Toda vigilante aqui
43:31tem lógica toda vigilância sanitária
43:33toda questão da vacina tudo isso está
43:36cuidando também então
43:38eles se tiver uma porta maior de recurso
43:41para assistência médica Ele ficaria
43:44muito bom na minha opinião
43:46[Música]
43:49[Aplausos]
43:50[Música]
43:53não é segredo para ninguém que os planos
43:56de saúde hoje já fazem o possível para
43:57cobrar mais caro de quem vai precisar
43:59usar mais Serviços de Saúde mas
44:01atualmente eles precisam se orientar
44:03para mostrargens globais a população
44:05mais idosa por exemplo paga mais caro
44:08muito mais caro no caso da inteligência
44:13artificialmente para o indivíduo através
44:15da coleta desses dados que a gente
44:17fornece o tempo todo né sem sem saber
44:20então eu acho que é uma faca de dois
44:22gumes ao mesmo tempo que há espaços em
44:25que o uso da Inteligência Artificial
44:27deve ser capaz de reduzir custo por
44:31racionalizar o sistema tem um outro lado
44:34que ela vai poder encarecer
44:36individualmente por usar informações que
44:39ela vai coletar até sem a nossa
44:41permissão sem o nosso conhecimento e o
44:44que define se a gente vai para um lado
44:45vai cortar de um lado ou de outro dessa
44:47faca
44:50em que o lucro e o resultado é assim é o
44:55objetivo final de todo mundo eu acho que
44:58a gente vai acabar
45:01entrando por um caminho e que tudo que
45:05você puder usar para aumentar o lucro
45:08das empresas vai ser usado
45:10ainda que você consiga
45:13diminuir alguns cursos ou racionalizar
45:16alguns procedimentos Você Vai forçar a
45:21barra você vai direcionar o sistemas
45:24para aumentar o lucro
45:26E no caso da Saúde quando você aumenta o
45:29lucro quase sempre como a gente já
45:31começou alguém vai sair perdendo
45:34[Música]
45:42Eu também conversei com o professor
45:44Flávio sobre questões mais amplas
45:46relacionadas diretamente a prática da
45:48Medicina como os médicos e os pacientes
45:50têm lidado com a possibilidade de ter
45:52máquinas inteligentes ajudando nos
45:54consultórios
45:55hoje uma parte da Medicina se satisfazem
45:59um ser capaz de fazer um bom diagnóstico
46:02e estabelecer um bom tratamento só que
46:04para muita gente isso não é suficiente
46:07isso se torna mais grave em pacientes
46:10terminais
46:13mas ela ainda Precisa de cuidado e esse
46:16cuidado só uma outra pessoa pode
46:19oferecer e isso eu acho que nós estamos
46:21ainda muito longe de ter sistemas
46:24inteligente artificial que possam ter
46:26necessidade
46:31por um outro humano por muito tempo
46:34ainda então esse é um campo muito grande
46:37da Medicina que é o cuidado da pessoa
46:39para o qual eu acho que a inteligência
46:41artificial ainda não tem muita
46:44capacidade de resolução e essa é uma
46:47questão que a medicina que é
46:49problemática para Medicina né A questão
46:51da do que tem essa coisa da
46:54especialização do médico né do
46:56distanciamento O senhor vê uma
46:58possibilidade de piorar essa relação
47:00entre médico eficiente
47:03eu sou otimista Porque eu acho que você
47:07podendo transferir para sistema
47:10Inteligência Artificial uma parte do
47:12trabalho principalmente
47:14relacionados ao diagnóstico e a
47:16terapêutica o médico vai ter mais tempo
47:19para conversar com o paciente para se
47:22interadas necessidades dele para
47:23conhecendo melhor saber coisas
47:25especificidades dele da família dele o
47:28que que ele tá precisando naquele
47:29momento que tipo de apoio que tipo de
47:32Cuidado que ele é família tão
47:34necessitando eu acho que Esse aspecto
47:37Inteligência Artificial vai ajudar que
47:39hoje é o grande problema nosso eu ouço
47:41muita gente fala assim Nossa eu tô
47:43falando é ótimo mas ele é meio grosso
47:45ele é meio caladão mal educado ele não é
47:48ótimo então entendeu ele é meio grosso o
47:51cara deu mal educado Muita gente vem me
47:53procurar e falou assim você pode me
47:55explicar o que que é esse exame aqui tô
47:57falando só não conversou com seu médico
47:58o cara fala que eu tentei mas ele não
48:01fala muito eu acho que esse tipo de
48:04dificuldade que a gente enfrenta hoje na
48:06geração do paciente vai poder ser
48:09melhorada se a gente puder dispensar
48:11mais tempo para ela entendeu então isso
48:13otimista nesse aspecto eu acho que vai
48:15ajudar bastante e o senhor no seu
48:17consultório gostaria de ter um algoritmo
48:19sentado no ombro assim para dar uma
48:21aconselhamento
48:22cara eu se tivesse possibilidade de ter
48:26um algoritmo de Inteligência Artificial
48:29que me ajudasse no diagnóstico eu usaria
48:32porque eu tenho certeza que quando você
48:35consulta o seu paciente e consulta a
48:38internet principalmente para ver dose de
48:41remédio resultado de exame é esse tipo
48:44de coisa Você erra muito menos você fica
48:47mais seguro você tem menos chance de
48:50errar vamos dizer assim se eu tiver mais
48:54um daquele Inteligência Artificial mesmo
48:56que me ajude Eu não tenho problema
48:57nenhum de usar Desde que eu não tenho
49:00intenção de que isso substitua o meu
49:03relacionamento Eu acho que sim
49:06[Música]
49:16terminar aqui o vigésimo terceiro
49:18episódio de escafandro
49:23a trilha sonora desse Episódio é do
49:25Paulo Gama
49:29a mensagem de som é do Vitor coroa eu
49:33sou Thomas que averine e concebi
49:35produzir e ele tem esse podcast Obrigado
49:38por escutar e até o próximo mercúrio
49:42[Música]