A Microsoft está desenvolvendo uma série de projetos na área de saúde que envolve a utilização de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural que visa dar aos pesquisadores condições de analisar dados de pesquisa disponíveis e chegar a um plano de tratamento para pacientes com câncer.
A fabricante de software está trabalhando para tratar a doença como um vírus de computador, que invade e corrompe as células do corpo. A expectativa da empresa é que no futuro próximo seja possível monitorar essas células e, potencialmente, reprogramá-las para que elas se tornem saudáveis novamente.
Um dos trabalhos é semelhante ao programa chamado Watson Oncology, da IBM, que está ajudando médicos a interpretar os dados clínicos e a desenvolver tratamentos individualizados contra o câncer. Segundo a Microsoft, seus pesquisadores estão usando inteligência artificial para alvejar as células cancerosas e tentar eliminar a doença.
Para isso, ela construiu uma unidade de computação biológica, com o objetivo final de transformar células em computadores vivos. Dessa forma, elas seriam capazes de serem programadas e reprogramadas para tratar praticamente qualquer doença. No curto prazo, a companhia pretende utilizar a inteligência artificial para encontrar uma cura para o câncer, no projeto batizado como Hanover, que visa ajudar os médicos a descobrir quais drogas e combinações que são mais eficazes no tratamento.
O arquiteto do Hanover, Hoifung Poon, está trabalhando com pesquisadores do Knight Cancer Institute, da Universidade do Oregon, para que o sistema descubra combinações de drogas efetivas no combate da leucemia mielogênica aguda, um tipo quase sempre fatal de câncer que não teve grandes avanços em tratamentos nas últimas décadas.
De acordo com a companhia, uma máquina de aprendizagem será abastecida com os milhares de estudos que são publicados em periódicos científicos para ajudar médicos e pacientes a personalizar tratamentos para a doença.
Embora esses tipos de abordagens baseadas de aprendizado de máquina são importantes para novo tratamento do câncer, os desafios permanecem, de acordo com Anil Goud, diretor médico que trabalha com informação clínica no hospital Cedars-Sinai, em Los Angeles. Um deles, apontado por Goud, é como fazer a informação recolhida pelo software de aprendizagem de máquina chegar às mãos dos médicos e em seu fluxo de trabalho regular.
“Outro é convencer as operadoras de saúde a cobrir novas e variadas combinações de drogas, se a pesquisa corrobora que, no geral, este é um novo território para a indústria de seguros”, disse Goud ao site TechCrunch. “Os pesquisadores também terão que encontrar pacientes suficientes, que sejam candidatos apropriados, para certificar as terapias combinadas variadas e o novo trabalho.”
De todo modo, Goud se diz esperançoso. “Em oncologia é quase impossível para nós sem aprendizagem de máquina chegar a essa combinação de drogas”, disse Goud. “A quantidade de dados para ser capaz de peneirar e entender o que é significativo teria levado muito, muito, muito mais se não tivéssemos isso.”
