O futuro da saúde nas MedTechs

O futuro da medicina dependerá de um sistema integrado de saúde e bem-estar, proativo e omnipresente, no qual tecnologias transformacionais como inteligência artificial, computaçao quântica, armazenamento em nuvem e realidades aumentada e virtual, entre outras, deverão ter papel fundamental, fazendo com que a prevenção supere o tratamento de doenças nas práticas médicas.

Nesse cenário de futuro, segundo o estudo da Deloitte, Winning in the Future of MedTechs, as empresas de tecnologia médica (MedTechs) devem ser protagonistas, mas não vão conseguir fazer isso sozinhas. Tradicionalmente focadas em hardware, essas empresas vão precisar mudar o foco para incluir também software, coleta e análise de dados e redes colaborativas.

As MedTechs vão depender de parcerias com empresas de tecnologia de consumo (hardware) e as companhias de digital health (software) para criar dispositivos médicos com sensores sempre ativos, que permitirão às pessoas (e seus médicos) monitorar seus indicadores de saúde e até diagnosticar e tratar certos problemas clínicos em casa, apoiadas por recursos de Big Data, Analytics, IA e tecnologias de conexão remota, entre outras.

Para descobrir como serão essas empresas e dispositivos do futuro, o Deloitte Center for Health Solutions usou técnicas de crowdsourcing para captar os insights de 38 especialistas de startups de saúde digital, MedTechs, empresas de tecnologia, planos de saúde, redes de saúde e pesquisadores. 

As tecnologias mais importantes para materializar esse futuro, segundo os participantes, são inteligência artificial (80%), robótica (53%), e nanotecnologias (47%). Na equação ainda entra inteligência aumentada, que daria aos médicos informações em tempo real, baseadas em análises profundas dos dados gerados pelos pacientes, para melhorar sensivelmente as decisões médicas.

• Quais são as forças exponenciais de mudança no ecossistema da medicina e saúde?
• Um estudo da EY alerta que é preciso ampliar investimentos em P&D e criar plataformas colaborativas entre indústria, investidores e pacientes para garantir a saúde desse novo modelo de negócios liderado pelas MedTechs.
• Um exemplo desse futuro é a startup BenevolentAI, que acaba de receber um aporte de US$ 90 milhões da Temasek, empresa de investimentos de Singapura, para sua plataforma de IA e machine learning usada para acelerar a descoberta e produção de novos remédios e tratamentos personalizados.

Microsoft aposta na Dignidade dos Dados

Será que o vento virou a favor, finalmente? A novidade vem lá de Seattle: a Microsoft estaria criando um time interno, com reporte direto ao CTO da companhia, Kevin Scott, com a missão de cuidar da Dignidade dos Dados (Data Dignity) dos usuários. 

A ideia é que o grupo se dedicaria a reunir ferramentas e meios de ajudar os usuários a zelar pela privacidade de suas informações pessoais e, em algum momento num futuro próximo, ser safos o suficiente para comercializar seus dados com soberania. Eita!

A história foi dada em primeira mão pela jornalista Mary Jo Foley, dona do blog All About Microsoft, mas recebeu por enquanto um lacônico "no comments" da MS. Mary Jo descobriu o "furo" depois de ter ouvido a entrevista de Jaron Lanier, o controvertido pioneiro de realidade virtual e cientista-chefe na Microsoft, em um artigo interativo do The New York Times.

Na entrevista, Lanier fala sobre privacidade e sobre seu empenho de restaurar a "data dignity". Mary Jo pegou a deixa e, de busca em busca, conseguiu chegar à página The Art of Research, que lista os membros do grupo, explica o conceito de Data Dignity e, didaticamente, elabora como poderia funcionar um mercado pessoal de dados.

• Aproveite para ler o artigo de Jaron Lanier na Harvard Business Review sobre o tema;
• E confira a ideia de como funcionaria um sindicato de dados e o crowdselling de informações pessoais entre usuários; 

E Jaron Lanier quer fazer isso dar certo

11 segredos para a IA corporativa, revelados

A sua estratégia de Inteligência Artificial corporativa pode estar atrasada por vários motivos, mas não coloque a culpa na falta de dados. Com o cenário efervescente desses últimos dois anos, o volume de estudos sobre os diferentes aspectos da IA se agigantou e pode sanar praticamente todos os tipos de dúvidas das empresas.

O veterano escritor (mais de 50 livros) e jornalista de TI, Preston Gralla, reuniu 11 snapshots (instantâneos) sobre o presente e o futuro da IA tirados de estudos e diferentes fontes. Aproveite para baixar os documentos e montar seu projeto. Abaixo, 3 destaques mais bacanas da curadoria, na nossa opinião, que podem ajudar a criar argumentos "matadores" na reunião de diretoria.

• A IA é "a maior oportunidade comercial na atual economia acelerada". Ela aumenta "produtividade, qualidade de produto e consumo", conclui o estudo da PwC chamado "Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution".

• O viés cognitivo em machine learning é um tremendo risco para a humanidade. Mas 54% das empresas já estão atentas a isso, criando material que pode servir de roteiro para evitá-lo, segundo o estudo  "The State of Machine Learning Adoption in the Enterprise,", da O'Reilly.

• Dá pra saber os segredos das duas Big - Amazon e Netlflix - em usar IA, machine learning e automação para ganhar (muito) dinheiro? Dá. Você pode ler o paper "The Netflix Recommender System: Algorithms, Business Value, and Innovation" e o estudo "Artificial Intelligence: The Next Digital Frontier" .

A compra bilionária do Facebook

O Facebook acaba de comprar a CTRL-Labs, uma startup que desenvolveu um protótipo de pulseira capaz de converter e transmitir sinais elétricos do cérebro em inputs para comandar dispositivos digitais.  O investimento é um dos mais importantes feitos pelo Facebook nesse território e está estimado entre US$ 500 milhões a US$ 1 bilhão.

A startup será integrada ao Facebook Reality Labs, divisão da rede social que trabalha no desenvolvimento de óculos inteligentes de Realidade Aumentada. “Tecnologias como essa têm o potencial de abrir novas possibilidades criativas e reimaginar invenções do século XIX em um mundo do século XXI”, escreveu o vice-presidente de AR / VR do Facebook, Andrew “Boz” Bosworth, em um post anunciando a aquisição. 

Pode parecer uma aquisição estranha para uma empresa de mídia social, mas, na verdade, faz muito sentido.  A rede social nunca escondeu o seu interesse por interfaces neurais. Trabalha com tecnologia de computação cerebral desde 2016 como parte da divisão Building 8. E em julho revelou que está financiando uma extensa pesquisa universitária sobre  “decodificadores de fala” capazes de determinar o que as pessoas estão tentando dizer apenas analisando seus sinais cerebrais.

A CTRL-labs foi fundada em 2015 por Thomas Reardon e Patrick Kaifosh, ambos doutorados em neurociência pela Columbia University. Tem dezenas de funcionários e levantou dezenas de milhões em capital de risco, incluindo fundos da Amazon e da Alphabet.  Reardon passou nove anos na Microsoft, onde liderou a equipe que criou o Internet Explorer, depois foi chefe de tecnologia da Openwave Systems.

Neste vídeo, ele apresenta sua tecnologia de interface neural, que permite controlar a máquina através da captura das intenções do usuário. O trabalho do CTRL-Labs é construído sobre uma tecnologia conhecida como eletromiografia diferencial, ou EMG.

• Um guia útil para entender interfaces cérebro-computador (brain-computer interfaces, ou BCI) e redes neurais convulacionais.

Deepfakes de corpo inteiro

E o algoritmo aprende, sim, com seus erros

Um experimento da OpenAI acaba de provar a tese de que, assim como os humanos, os sistemas de Inteligência Artificial também podem aprender por tentativa e erro. A empresa treinou agentes de IA em um jogo simples de esconde-esconde, e descobriu que eles foram capazes de desenvolver estratégias por conta própria que os pesquisadores não imaginavam ser possíveis no ambiente 3D criado por eles, contendo apenas paredes, blocos e rampas.

A técnica de aprendizado por reforço ajudou os agentes a dominarem muito mais que as quatro estratégias básicas de jogo. Aos poucos eles foram adotando comportamentos surpreendentes como mover rampas para saltar obstáculos, ou levá-las para dentro do esconderijo para evitar que fossem usadas, além de subir nos blocos e movê-los até a parede do esconderijo para saltar a parede, ou travar todos os blocos no lugar para que não pudessem ser movidos, (em vídeo).

O resultado mostrou que é difícil prever todas as maneiras pelas quais um agente de IA atuará dentro de um ambiente – mesmo que simples. “Construir esses ambientes será cada vez mais difícil”, diz Bowen Baker, membro da equipe de pesquisa da OpenAI.

Se IA pôde aprender a navegar nessa realidade simplificada, talvez também possa transferir essas habilidades para uma realidade complexa. E até voltar a apresentar comportamentos inesperados, que serão um problema de segurança.

Essa maneira de ensinar a IA a resolver problemas complexos usando o trabalho em equipe e aprendendo com os erros do passado pode mudar a maneira como pensamos em criar IA avançada.

• Algumas partes da pesquisa estão disponíveis em código aberto.
• E o artigo completo com a descrição detalhada pode ser obtido aqui.

O garimpo da semana

• Para conferir: o site AIThority levantou a lista dos 50 Influenciadores de IA mais populares da América do Norte.

• Derrubados os vetos presidenciais aos artigos da Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) que estabelecem a possibilidade de suspensão parcial do funcionamento do banco de dados, suspensão do exercício da atividade de tratamento dos dados pessoais e a proibição parcial ou total do exercício de atividades relacionadas a tratamento de dados referentes a infração. Sanções que passam a ser aplicáveis inclusive às entidades e aos órgãos públicos. A sessão do Congresso continua hoje, quando deve ser analisado o veto à revisão humana das decisões automatizadas.

• A Justiça Europeia decidiu que o chamado “direito ao esquecimento”, da forma como vigora na União Europeia, não precisa ser aplicado fora do bloco. Com isso, mecanismos de busca como o Google não precisam mais remover links em países de fora do bloco quando isso for solicitado por algum usuário europeu.

• E o Google vetou uma medida de privacidade no World Wide Web Consortium (W3C) que permitiria à organização bloquear projetos que comprometessem a privacidade do usuário. O W3C é a principal organização que define os padrões da Web.

• A privacidade e o anonimato dos dados têm sido tópicos importantes nos últimos anos. Paul Francis, diretor de pesquisa do Max Planck Institute for Software Systems e fundador da Aircloak, defende que talvez tenhamos que desistir matematicamente de certos métodos de anonimização de dados para avançar nesse campo.

• O Pinterest está usando IA para se transformar em um destino de compras. Seu novo “mecanismo de descoberta visual” identifica as marcas de produtos nas fotos para atrair mais usuários para  compra-los.

• A IA enfrenta uma crise de 'reprodutibilidade'. Algo importante não só para identificar novos caminhos de pesquisa, como também para investigar algoritmos à medida que aumentam e, em alguns casos, suplantam a tomada de decisões humanas.

• Pesquisadores da Harvard criaram chips que permitiram mapear a conectividade sináptica em um nível sem precedentes. O que pode ajudar a construir a próxima geração de redes neurais artificiais e processadores neuromórficos.

• Cinco razões pelas quais os projetos de Deep Learning acabam não gerando os benefícios esperados.

• Dica de leitura para profissionais já familiarizados com os conceitos básicos de cálculo multivariável e álgebra linear: “A matemática do aprendizado de máquina”.

• Viés da IA - O que as empresas podem fazer para ajudar a reduzi-lo?