No livro "Longe da árvore", de Andrew Salomon, o autor comenta que "... aprende-se a ler até a 4a. série, e depois se lê para aprender". A referência cronológica desta frase é menos importante do que a conclusão sobre o aprendizado: ele só acontece através de elementos de linguagem, escrita ou falada. É claro que quem não consegue ler pode aprender coisas por observação ou experiência. Um aprendizado mais empírico. Dá para observar o fogo e notar que ele é quente para, em seguida, aprender que o que é quente queima. Quem aprendeu a ler, vai poder [d]escrever o que é o fogo, que ele é quente e que queima. E quem leu sobre o fogo a partir de alguém que o descreveu, adquiriu uma conhecimento sem ter que se queimar. É este o processo que constrói e transmite o conhecimento.

A Inteligência Artificial, esta que aparece por aí aos quatro ventos, vive a sua terceira onda de proliferação no planeta. A primeira onda, onde a expressão "Inteligência Artificial" foi criada, data de 1956 e ficou contida no ambiente acadêmico. A segunda onda, nos anos 80, contou com a forte participação de Edward Feigenbaum, que em 1994 recebeu o prêmio Turing. Seu pupilo Edward Shortliffe, é o criador do experimento de maior sucesso em IA nesta segunda onda: um programa chamado Mycin [ https://pt.wikipedia.org/wiki/Mycin ]. O que fazia o Mycin ? Simplesmente apoiava o processo de diagnóstico de doenças infecciosas na faculdade de Medicina da Universidade de Stanford. Detalhe: o Mycin tinha um índice de acerto de 69%, considerado superior aos internistas daquela época. Vale lembrar que o Mycin era classificado como um "sistema especialista" e que usava uma base de conhecimento com cerca de 600 regras de produção. Todo esta parágrafo para dizer que desde muito cedo, a Inteligência Artificial ronda a área da Saúde. E dentro dela, cria experimentos como foi o Mycin. Porque será ?

Seria esta proximidade uma atração casual ? Ou uma intenção deliberada ? De fato, nem uma coisa nem outra. A razão desta proximidade entre IA e Saúde está na essência das duas áreas. A IA, em qualquer das suas modalidades de desenvolvimento, necessita de um conhecimento construído como foi descrito no primeiro parágrafo deste texto: estruturado a partir de uma aprendizado formal ou de uma observação que permita criar uma descrição do que se aprendeu, de maneira clara e organizada. E a área de Saúde em geral, Medicina em particular, é um setor produtivo que apresenta o conhecimento sempre muito bem estruturado, armazenado em especialidades com limites claros. O mais importante: o conhecimento da área de Saúde tem a qualidade assegurada por curadoria rigorosa. É por tudo isto que a IA se aproxima da área de Saúde.

Além de todo este arrazoado essencial, uma outra razão mais mundana também deve ser considerada: o crescimento do conhecimento armazenado em Saúde - de qualidade nem sempre aceitável - continua crescendo de forma vertiginosa. Nesta hora, o apoio da máquina - de qualidade nem sempre garantida - traz um certo alento ao profissional de Saúde, desesperado por não ter conseguido absorver o que foi publicado no dia anterior !

Uma retrospectiva histórica que pondere o quanto a IA já usou a área de Saúde para fazer progressos e o quanto ela já retribuiu para o setor, vai mostrar que esta equação tem um resultado desbalanceado: o desenvolvimento da IA já levou mais da Saúde do que trouxe para ela. Mas paira no ar a esperança que certas soluções desta nova inteligência poderiam até ajudar o combate ao coronavírus...

Tudo isto será revisto de forma mais detalhada no evento anunciado na ilustração desde artigo. A gente se vê por lá e, quem sabe, conseguimos equilibrar um pouco mais esta equação...