Hodiernamente, as diferenças ficaram mais visíveis entre o mundo físico e o mundo digital. No primeiro o contexto de pandemia tem cerceado locomoções, afetado a economia e, em alguns casos, tem prejudicado contatos. No segundo, temos visto exatamente um movimento contrário. Pois no mundo digital a maioria dos negócios continuaram suas atividades e impulsionaram adaptações e transformações em muitos casos.

A tecnologia tem se mostrado uma importante aliada no protagonismo de médicos e das políticas de saúde para combate aos vírus e um dos seus principais elementos de apoio é a comunicação da informação de maneira rápida. Atualmente a sociedade tem um conjunto de tecnologias disruptivas que possui um maestro, a inteligência artificial (IA). Essas tecnologias convergem, principalmente, no campo da saúde interessadas em combater um inimigo comum, tornando a maneira de lidar com o coronavírus (SARS-Cov-2 ou Covid-19) diferente da abordagem com outras pandemias do passado.

A transformação digital acelerada por conta da pandemia levou as organizações a usarem ativos digitais para realização de trabalhos e assim continuar no jogo. Desse modo, a situação de pandemia evidenciou a mudança exponencial. 

A inclinação da IA pela saúde é um caso antigo. Especialistas como o pai da IA, Feigenbaum, em 1936 e Dombal e sua equipe em 1972, já haviam apontado um cenário onde computadores mostravam acurácia para diagnóstico em de 91.8%. 

A IA tem permitido averiguar todos os aspectos que permitem indicar a evolução de uma epidemia para uma pandemia. Diante de um desafio como este, a primeira grande questão a ser respondida é como identificar que uma epidemia está se transformando em uma pandemia.

Vale salientar que a inteligência artificial é um ramo da computação que tem sido desenvolvido e explorado desde a década de 1950. A mesma tem passado por altos e baixos quanto à popularidade, atenção de pesquisadores e da literatura científica. A essas situações de oscilações e baixas os especialistas tem chamado de “invernos da IA”. 

A inteligência artificial é composta de uma série de subcampos e tecnologias especificas que visam emular particularidades da inteligência humana. São estas tecnologias que impulsionam seus avanços:

• Processamento de linguagem natural (PLN);
• Visão computacional;
• Aprendizado de máquina;
• RNA (robótica);
• Geração de voz artificial;
• Algoritmos de otimização;
• Sistemas especialistas;
• Chatbots;
• Reconhecimento de objeto e biométricos;
• Geração de linguagem natural.

Os verbos e os substantivos ligados às tecnologias de IA nos ajudam a ter uma dimensão do seu potencial e da variedade de soluções que podem ser pensadas e implementadas nos mais variados modelos de negócios, conforme a imagem a seguir:

Contudo, ainda estamos percorrendo o caminho que aponta para o real alcance da IA na medicina e na saúde de uma maneira mais geral. Existem muitos desafios a serem considerados, como: a capacidade de coletar dados confiáveis, nos seus diferentes modelos e formatos, como também trata-los de maneira adequada e que possam ficar disponíveis de forma amigável e ser de conhecimento da sociedade, e não somente de especialistas e técnicos, assim potencializar a implementação de medidas por meio das políticas públicas.

Outro ponto também que merece atenção, diz respeito ao acesso e apropriação das diferentes camadas da sociedade a essas tecnologias. Entendemos que se configura de interesse das áreas da Ciência da Informação e da Educação compreender como evolui este movimento da inteligência artificial na sociedade. Será que estamos presenciando um upgrade na digital divide e novas formas de divisões que só aprofundam a exclusão digital? O uso da IA na saúde e política pública pode mudar a visão que a sociedade tem refletido?

Ao que parece, precisamos mais uma vez ampliar o conceito de inclusão digital porque estas aplicações de IA demandam a interação de técnicos-especialistas, desenvolvedores-cientistas de dados, professores-designs e “usuários”.
 

Links de interesse deste artigo:

Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback - < https://www.regulations.gov/document?D=FDA-2019-N-1185-0001>.

The Medical Futurist - < https://medicalfuturist.com/fda-approvals-for-algorithms-in-medicine/>.

Laboratório de Tecnologias Informacionais e Inclusão sociodigital (LTI Digital) – .