A inteligência artificial (IA) é mais conhecida por sua capacidade de ver (como em carros sem motoristas) e ouvir (como no Alexa e em outros assistentes domésticos). De agora em diante, também pode cheirar. Meus colegas e eu estamos desenvolvendo um sistema de inteligência artificial capaz de cheirar a respiração humana e aprender a identificar uma série de substâncias reveladoras da doença que poderíamos expirar.
O sentido do olfato é usado por animais e até plantas para identificar centenas de substâncias diferentes que flutuam no ar. Mas comparado com o de outros animais, o olfato humano é muito menos desenvolvido e certamente não é usado para realizar atividades diárias. Por essa razão, os seres humanos não estão particularmente conscientes da riqueza de informações que podem ser transmitidas pelo ar e podem ser percebidas por um sistema olfativo altamente sensível. AI pode estar prestes a mudar isso.
Por algumas décadas, laboratórios em todo o mundo têm sido capazes de usar máquinas para detectar quantidades muito pequenas de substâncias no ar. Essas máquinas, chamadas espectrômetros de massa de cromatografia gasosa ou GC-MS, podem analisar o ar para descobrir milhares de diferentes moléculas conhecidas como compostos orgânicos voláteis.
Na máquina de GC-MS, cada composto em uma amostra de ar é primeiro separado e depois destruído em fragmentos, criando uma impressão digital distinta a partir da qual os compostos podem ser reconhecidos. A imagem abaixo é uma visualização de uma pequena parte dos dados de uma análise de uma amostra de respiração.
Visualização 3D de uma parte dos dados de uma amostra de respiração de um instrumento GC-MS. (James Gathany) Cada pico representa um fragmento de uma molécula. Os padrões particulares desses picos revelam a presença de substâncias distintas. Muitas vezes até o menor pico pode ser crucial. Entre as várias centenas de compostos presentes na respiração humana, alguns deles podem revelar a presença de vários tipos de câncer, mesmo em estágios iniciais. Laboratórios em todo o mundo estão, portanto, experimentando GC-MS como uma ferramenta de diagnóstico não invasiva para identificar muitas doenças, de forma indolor e oportuna.
Infelizmente, o processo pode consumir muito tempo. Grandes quantidades de dados precisam ser inspecionadas manualmente e analisadas por especialistas. A enorme quantidade de compostos e a complexidade dos dados significam que mesmo os especialistas demoram muito tempo para analisar uma única amostra. Os seres humanos também são propensos a erros, podem perder um composto ou confundir um composto com outro.
Como a inteligência artificial pode ajudar
Como parte da equipe de ciência de dados da Universidade de Loughborough, meus colegas e eu estamos adaptando a mais recente tecnologia de inteligência artificial para perceber e aprender um tipo diferente de dados: os compostos químicos em amostras de respiração. Modelos matemáticos inspirados no cérebro, chamados redes de aprendizagem profunda, foram especificamente projetados para "ler" os vestígios deixados pelos odores.
Uma equipe de médicos, enfermeiros, radiologistas e físicos médicos do Edinburgh Cancer Center coletou amostras de respiração de participantes em tratamento contra o câncer. As amostras foram então analisadas por duas equipes de químicos e cientistas da computação.
Uma vez que vários compostos foram identificados manualmente pelos químicos, os computadores rápidos receberam os dados para treinar redes de aprendizagem profunda. A computação foi acelerada por dispositivos especiais, chamados GPUs, que podem processar várias partes diferentes de informações ao mesmo tempo. As redes de aprendizagem profunda aprenderam mais e mais de cada amostra de respiração até que pudessem reconhecer padrões específicos que revelassem compostos específicos na respiração.
Representação simples do processo: de compostos no ar ou amostras de respiração até a visualização das substâncias detectadas. (James Gathany) Neste primeiro estudo, o foco foi no reconhecimento de um grupo de substâncias químicas, chamadas aldeídos, que são frequentemente associadas a fragrâncias, mas também a condições de estresse humano e doenças.
Os computadores equipados com essa tecnologia levam apenas alguns minutos para analisar de forma autônoma uma amostra de respiração que anteriormente levava horas para um especialista humano. Efetivamente, a IA está tornando todo o processo mais barato - mas acima de tudo está tornando-a mais confiável. Ainda mais interessante, esse software inteligente adquire conhecimento e melhora com o tempo, à medida que analisa mais amostras. Como resultado, o método não está restrito a nenhuma substância específica. Usando essa técnica, sistemas de aprendizagem profunda podem ser treinados para detectar pequenas quantidades de compostos voláteis com aplicações potencialmente amplas em medicina, análise forense, análise ambiental e outras.
Se um sistema de IA pode detectar marcadores de doença, torna-se possível também diagnosticar se estamos doentes ou não. Isso tem um grande potencial, mas também pode ser controverso. Nós simplesmente sugerimos que a IA poderia ser usada como uma ferramenta para detectar substâncias no ar. Não precisa necessariamente diagnosticar ou tomar uma decisão. As conclusões e decisões finais são deixadas para nós.
Este artigo foi originalmente publicado no The Conversation.
Andrea Soltoggio, palestrante, Universidade de Loughborough
