Cada vez mais em evidência, o termo Big Data abrange uma área do conhecimento relativamente nova da humanidade. Grandes empresas de tecnologia obtém dados cada vez mais diversos sobre o comportamento humano, conseguindo prever tendências futuras e preferências de usuários. Mas o que seria de fato Big Data? Qual a relação com esse tal Machine Learning? Onde entra a Inteligência Artificial nessa história? Como esses conceitos podem impactar a Odontologia? Isso é o que veremos nesse post.
“Havia 5 exabytes de informações criadas pelo mundo inteiro entre o alvorecer da civilização e 2003. Agora essa mesma quantidade é criada a cada dois dias”.
Essa foi a frase proferida por Eric Schmidt na conferência Techonomy em Lake Tahoe, na Califórnia. Ela resume perfeitamente a dimensão do aumento no número de dados gerados pela humanidade nos últimos anos. Algo difícil até mesmo de imaginar. Acontece que dados gerados, por mais numerosos que sejam, não significam nada se não puderem ser armazenados, analisados e entendidos. Aí entra o Big Data.
Com o volume absurdo de informações captado por dispositivos eletrônicos cada vez mais presentes no dia-a-dia das pessoas, é necessário que haja técnicas e metodologias capazes de lidar com volumes tão grandes de informação. Para além da planilha de Excel. Muito, muito além, na verdade. Mas esses são detalhes técnicos. São apenas meios. Qual seria a finalidade?
Acontece que a medida que se obtém maior quantidade (e variedade) de informações sobre algo, melhores chances temos de entender seu comportamento presente e talvez prever seu comportamento futuro. As chamadas Big Techs, grandes empresas de tecnologia com número de usuários na casa dos bilhões, são bastante conhecidas pelo uso dos tais algorítmos. Na verdade, algorítmos são nada mais nada menos que compilados de funções matemáticas, estruturados em códigos de computador. Essas funções recebem dados de entrada e fornecem como saída previsões. Por exemplo: um usuário de uma rede social com 20 anos, que pesquisa por smartwatch, que passsa mais tempo olhando posts onde pessoas aparecem com Apple Watch do que posts com produtos de empresas conconrrentes, que segue perfis ou grupos relacionados à empresa Apple, tem mais cance de comprar o relógio dessa marca que das outras. A plataforma de rede social pode usar essa informação para direcionar anúncios com mais chances de interessar esse jovem. Uma loja de varejo compra então da rede social o direito de mostrar sua propaganda de Apple Watch para esse usuário. O usuário passa a ver na sua timeline mais propagandas relacionadas àquele item no qual já estava mesmo interessado. É a união da fome com vontade de comer.
Parece algo simples. Mas a quantidade absurda de infomações disponíveis torna as previsões cada vez mais precisas e minunciosas. E não estamos falando apenas de propagandas direcionadas. Entrando um pouco na área odontológica, imagine um grande banco de dados com informações sobre ficha clínica de todos os pacientes atendidos de uma rede de clínicas. O exemplo pode ilustrar um grande plano de saúde ou uma rede de atendimento público. Com a análise dos dados podemos enxergar certos padrões. Por exemplo: procedimentos mais executados de acordo com a faixa etária; épocas do ano com maior demanda; regiões com demanda maior de certos tipos de procedimentos; categoria de procedimento mais executada. Com essas informações gestores públicos podem otimizar os recursos para atender melhor a população. Gestores do sistema privado podem oferecer planos mais otimizados de acordo com a demanda esperada do novo usuário. Mas isso é só uma ponta do iceberg.
Intrinsecamente ligado ao conceito de Big Data temos o de Machine Learning, ou aprendizado de máquina em um bom português. Machine Learning une processamento computacional a algoritmos matemáticos de forma a fazer previsões com base em dados passados. O conceito é simples, as implicações são poderosas. É possível, por exemplo, alimentar um algortimo com dados de milhares (ou milhões) de radiografias e “treiná-lo” para reconhecer padrões anatômicos ou patológicos. De forma mais sofisticada, é possível alimentar um modelo com dados de exames clínicos de pacientes e prever a probabilidade de ocorrência de infartos futuros ou AVC. Isso tudo não é futuro, já é realidade. Com exemplos no Brasil, inclusive. O robô Laura®, desenvolvido por uma empresa brasileira, é capaz de prever a probabilidade de um paciente internado desenvolver septicemia, orientando a equipe médica a intervir mais rapidamente, evitando que o paciente chegue a um estágio de complicação potencialmente irreversível.
Temos exemplos práticos acontecendo na Odontologia também. Uma empresa francesa, a Dental Monitoring, oferece um o serviço de acompanhamento de pacientes à distância, utilizando um scanner acoplável ao aparelho celular e uma plataforma que usa inteligência artificial para monitorar o tratamento dos pacientes. No Brasil, a Odontoprev utiliza inteligência artificial para auxiliar na auditoria dos procedimentos. O algoritmo utiliza mais de 30 variáveis para classificar os tratamentos e identificar possíveis fraudes, auxiliando o trabalho dos profissionais auditores.
As possibilidades são infinitas. A inserção da Odontologia nesse universo tecnológico é inevitável. Por isso torna-se cada vez mais imprescindível que estudantes e profissionais estejam atentos às novidades sobre Big Data, Machine Learning e Inteligência Artificial. O uso e domínio dessas ferramentas fará a diferença para os profissionais que desejam acompanhar as evoluções no cuidado com o paciente.