O texto seguinte servirá de base para responder às questões de 1 a 5.

A inteligência artificial chega à saúde

Tão presente em tarefas cotidianas, como na indicação da melhor rota de trânsito, na escolha do pacote de viagem mais barato e em serviços de atendimento ao cliente, a inteligência artificial (IA) começa a chegar à área da saúde. A Organização Mundial da Saúde (OMS) a classifica como uma grande promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em todo o mundo. Para a organização, ela pode ser utilizada - e em alguns países ricos já é - para melhorar a velocidade e a precisão do diagnóstico e da triagem de doenças, auxiliar no atendimento clínico e fortalecer a pesquisa em saúde e o desenvolvimento de medicamentos. Também pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas de saúde.

Inteligência artificial pode ser entendida como a capacidade de dispositivos eletrônicos reproduzirem a forma humana de perceber situações variáveis, fazer escolhas e solucionar problemas. O software é a parte lógica do dispositivo, o "cérebro". Ele é composto por diversas sequências de instruções que orientam seu funcionamento, os algoritmos. Inicialmente, os algoritmos seguiam apenas programações prévias, mas hoje são treinados para reconhecer padrões sozinhos com base nos dados com os quais trabalham. É o chamado aprendizado de máquina.

A ideia é que o algoritmo possa acessar e assimilar uma grande quantidade de dados, encontrar padrões e apontar soluções de forma mais rápida e com um maior índice de acerto do que os humanos. Especialistas destacam que essa área exige profissionais bem-preparados e lembram que os sistemas de IA não estão sendo desenvolvidos para substituir os médicos. "O propósito é usar a grande capacidade de analisar informações da IA como aliada do médico na tomada de decisão", diz o economista e professor de inteligência artificial em saúde Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), criado em 2017 na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), com apoio da FAPESP.

O grande investidor em pesquisa em IA na saúde no mundo é a multinacional de tecnologia Alphabet, do grupo Google. O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e as universidades Stanford e Harvard, nos Estados Unidos, e as de Oxford e Cambridge, no Reino Unido, também se destacam. No Brasil, USP, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) estão entre as que mais se dedicam a esse campo de pesquisa.

De acordo com o relatório "Artificial intelligence index report 2022", da Universidade Stanford, foram investidos pelo setor privado em todo o mundo US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde em 2021, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Nos últimos cinco anos, os recursos somaram US$ 28,9 bilhões, o que posicionou o segmento como o maior receptor de investimentos privados em IA, superando atividades tradicionais no uso de tecnologias da informação, como o setor financeiro e o varejo. A visão computacional, segmentando imagens de órgãos, lesões ou tumores, foi uma das aplicações que despertaram mais interesse na comunidade médica.

Um dos desenvolvimentos de IA com maior repercussão é o software AlphaFold, criado pela empresa DeepMind, pertencente ao Google. O programa, eleito pela revista científica Science como a descoberta do ano de 2021, usa técnicas de deep learning (aprendizado profundo) em modelos de ensaios moleculares para resolver o problema chamado de "dobramento de proteínas". Proteínas consistem em cadeias de aminoácidos que se dobram espontaneamente e formam estruturas tridimensionais (3D) - sua forma 3D tem relação direta com a função biológica que desempenha. Por esse motivo, entender como se formam as estruturas das proteínas pode encaminhar soluções que vão desde o entendimento da base celular da vida à descoberta de drogas e cura de doenças. No caso do AlphaFold, os pesquisadores só precisam informar a sequência de aminoácidos que define determinada proteína e o programa apresentará sua estrutura dobrada. Mais de meio milhão de pesquisadores já acessaram o programa para criar soluções que vão do enfrentamento à poluição dos plásticos ao entendimento sobre o que leva à resistência aos antibióticos.

Retirado e adaptado de: ZAPAROLLI, Domingos. A inteligência artificial chega à saúde. Pesquisa FAPESP. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/a-inteligencia-artificial-chega-a-saude/ acesso em: 9 jan., 2022.

O texto seguinte servirá de base para responder às questões de 1 a 5.

A inteligência artificial chega à saúde

Tão presente em tarefas cotidianas, como na indicação da melhor rota de trânsito, na escolha do pacote de viagem mais barato e em serviços de atendimento ao cliente, a inteligência artificial (IA) começa a chegar à área da saúde. A Organização Mundial da Saúde (OMS) a classifica como uma grande promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em todo o mundo. Para a organização, ela pode ser utilizada - e em alguns países ricos já é - para melhorar a velocidade e a precisão do diagnóstico e da triagem de doenças, auxiliar no atendimento clínico e fortalecer a pesquisa em saúde e o desenvolvimento de medicamentos. Também pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas de saúde.

Inteligência artificial pode ser entendida como a capacidade de dispositivos eletrônicos reproduzirem a forma humana de perceber situações variáveis, fazer escolhas e solucionar problemas. O software é a parte lógica do dispositivo, o "cérebro". Ele é composto por diversas sequências de instruções que orientam seu funcionamento, os algoritmos. Inicialmente, os algoritmos seguiam apenas programações prévias, mas hoje são treinados para reconhecer padrões sozinhos com base nos dados com os quais trabalham. É o chamado aprendizado de máquina.

A ideia é que o algoritmo possa acessar e assimilar uma grande quantidade de dados, encontrar padrões e apontar soluções de forma mais rápida e com um maior índice de acerto do que os humanos. Especialistas destacam que essa área exige profissionais bem-preparados e lembram que os sistemas de IA não estão sendo desenvolvidos para substituir os médicos. "O propósito é usar a grande capacidade de analisar informações da IA como aliada do médico na tomada de decisão", diz o economista e professor de inteligência artificial em saúde Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), criado em 2017 na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), com apoio da FAPESP.

O grande investidor em pesquisa em IA na saúde no mundo é a multinacional de tecnologia Alphabet, do grupo Google. O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e as universidades Stanford e Harvard, nos Estados Unidos, e as de Oxford e Cambridge, no Reino Unido, também se destacam. No Brasil, USP, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) estão entre as que mais se dedicam a esse campo de pesquisa.

De acordo com o relatório "Artificial intelligence index report 2022", da Universidade Stanford, foram investidos pelo setor privado em todo o mundo US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde em 2021, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Nos últimos cinco anos, os recursos somaram US$ 28,9 bilhões, o que posicionou o segmento como o maior receptor de investimentos privados em IA, superando atividades tradicionais no uso de tecnologias da informação, como o setor financeiro e o varejo. A visão computacional, segmentando imagens de órgãos, lesões ou tumores, foi uma das aplicações que despertaram mais interesse na comunidade médica.

Um dos desenvolvimentos de IA com maior repercussão é o software AlphaFold, criado pela empresa DeepMind, pertencente ao Google. O programa, eleito pela revista científica Science como a descoberta do ano de 2021, usa técnicas de deep learning (aprendizado profundo) em modelos de ensaios moleculares para resolver o problema chamado de "dobramento de proteínas". Proteínas consistem em cadeias de aminoácidos que se dobram espontaneamente e formam estruturas tridimensionais (3D) - sua forma 3D tem relação direta com a função biológica que desempenha. Por esse motivo, entender como se formam as estruturas das proteínas pode encaminhar soluções que vão desde o entendimento da base celular da vida à descoberta de drogas e cura de doenças. No caso do AlphaFold, os pesquisadores só precisam informar a sequência de aminoácidos que define determinada proteína e o programa apresentará sua estrutura dobrada. Mais de meio milhão de pesquisadores já acessaram o programa para criar soluções que vão do enfrentamento à poluição dos plásticos ao entendimento sobre o que leva à resistência aos antibióticos.

Retirado e adaptado de: ZAPAROLLI, Domingos. A inteligência artificial chega à saúde. Pesquisa FAPESP. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/a-inteligencia-artificial-chega-a-saude/ acesso em: 9 jan., 2022.

O texto seguinte servirá de base para responder às questões de 1 a 5.

A inteligência artificial chega à saúde

Tão presente em tarefas cotidianas, como na indicação da melhor rota de trânsito, na escolha do pacote de viagem mais barato e em serviços de atendimento ao cliente, a inteligência artificial (IA) começa a chegar à área da saúde. A Organização Mundial da Saúde (OMS) a classifica como uma grande promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em todo o mundo. Para a organização, ela pode ser utilizada - e em alguns países ricos já é - para melhorar a velocidade e a precisão do diagnóstico e da triagem de doenças, auxiliar no atendimento clínico e fortalecer a pesquisa em saúde e o desenvolvimento de medicamentos. Também pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas de saúde.

Inteligência artificial pode ser entendida como a capacidade de dispositivos eletrônicos reproduzirem a forma humana de perceber situações variáveis, fazer escolhas e solucionar problemas. O software é a parte lógica do dispositivo, o "cérebro". Ele é composto por diversas sequências de instruções que orientam seu funcionamento, os algoritmos. Inicialmente, os algoritmos seguiam apenas programações prévias, mas hoje são treinados para reconhecer padrões sozinhos com base nos dados com os quais trabalham. É o chamado aprendizado de máquina.

A ideia é que o algoritmo possa acessar e assimilar uma grande quantidade de dados, encontrar padrões e apontar soluções de forma mais rápida e com um maior índice de acerto do que os humanos. Especialistas destacam que essa área exige profissionais bem-preparados e lembram que os sistemas de IA não estão sendo desenvolvidos para substituir os médicos. "O propósito é usar a grande capacidade de analisar informações da IA como aliada do médico na tomada de decisão", diz o economista e professor de inteligência artificial em saúde Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), criado em 2017 na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), com apoio da FAPESP.

O grande investidor em pesquisa em IA na saúde no mundo é a multinacional de tecnologia Alphabet, do grupo Google. O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e as universidades Stanford e Harvard, nos Estados Unidos, e as de Oxford e Cambridge, no Reino Unido, também se destacam. No Brasil, USP, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) estão entre as que mais se dedicam a esse campo de pesquisa.

De acordo com o relatório "Artificial intelligence index report 2022", da Universidade Stanford, foram investidos pelo setor privado em todo o mundo US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde em 2021, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Nos últimos cinco anos, os recursos somaram US$ 28,9 bilhões, o que posicionou o segmento como o maior receptor de investimentos privados em IA, superando atividades tradicionais no uso de tecnologias da informação, como o setor financeiro e o varejo. A visão computacional, segmentando imagens de órgãos, lesões ou tumores, foi uma das aplicações que despertaram mais interesse na comunidade médica.

Um dos desenvolvimentos de IA com maior repercussão é o software AlphaFold, criado pela empresa DeepMind, pertencente ao Google. O programa, eleito pela revista científica Science como a descoberta do ano de 2021, usa técnicas de deep learning (aprendizado profundo) em modelos de ensaios moleculares para resolver o problema chamado de "dobramento de proteínas". Proteínas consistem em cadeias de aminoácidos que se dobram espontaneamente e formam estruturas tridimensionais (3D) - sua forma 3D tem relação direta com a função biológica que desempenha. Por esse motivo, entender como se formam as estruturas das proteínas pode encaminhar soluções que vão desde o entendimento da base celular da vida à descoberta de drogas e cura de doenças. No caso do AlphaFold, os pesquisadores só precisam informar a sequência de aminoácidos que define determinada proteína e o programa apresentará sua estrutura dobrada. Mais de meio milhão de pesquisadores já acessaram o programa para criar soluções que vão do enfrentamento à poluição dos plásticos ao entendimento sobre o que leva à resistência aos antibióticos.

Retirado e adaptado de: ZAPAROLLI, Domingos. A inteligência artificial chega à saúde. Pesquisa FAPESP. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/a-inteligencia-artificial-chega-a-saude/ acesso em: 9 jan., 2022.

O texto seguinte servirá de base para responder às questões de 1 a 5.

A inteligência artificial chega à saúde

Tão presente em tarefas cotidianas, como na indicação da melhor rota de trânsito, na escolha do pacote de viagem mais barato e em serviços de atendimento ao cliente, a inteligência artificial (IA) começa a chegar à área da saúde. A Organização Mundial da Saúde (OMS) a classifica como uma grande promessa para melhorar a prestação de serviços de saúde em todo o mundo. Para a organização, ela pode ser utilizada - e em alguns países ricos já é - para melhorar a velocidade e a precisão do diagnóstico e da triagem de doenças, auxiliar no atendimento clínico e fortalecer a pesquisa em saúde e o desenvolvimento de medicamentos. Também pode apoiar diversas ações de saúde pública, como vigilância de doenças e gestão de sistemas de saúde.

Inteligência artificial pode ser entendida como a capacidade de dispositivos eletrônicos reproduzirem a forma humana de perceber situações variáveis, fazer escolhas e solucionar problemas. O software é a parte lógica do dispositivo, o "cérebro". Ele é composto por diversas sequências de instruções que orientam seu funcionamento, os algoritmos. Inicialmente, os algoritmos seguiam apenas programações prévias, mas hoje são treinados para reconhecer padrões sozinhos com base nos dados com os quais trabalham. É o chamado aprendizado de máquina.

A ideia é que o algoritmo possa acessar e assimilar uma grande quantidade de dados, encontrar padrões e apontar soluções de forma mais rápida e com um maior índice de acerto do que os humanos. Especialistas destacam que essa área exige profissionais bem-preparados e lembram que os sistemas de IA não estão sendo desenvolvidos para substituir os médicos. "O propósito é usar a grande capacidade de analisar informações da IA como aliada do médico na tomada de decisão", diz o economista e professor de inteligência artificial em saúde Alexandre Dias Porto Chiavegatto Filho, diretor do Laboratório de Big Data e Análise Preditiva em Saúde (Labdaps), criado em 2017 na Faculdade de Saúde Pública da Universidade de São Paulo (USP), com apoio da FAPESP.

O grande investidor em pesquisa em IA na saúde no mundo é a multinacional de tecnologia Alphabet, do grupo Google. O Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) e as universidades Stanford e Harvard, nos Estados Unidos, e as de Oxford e Cambridge, no Reino Unido, também se destacam. No Brasil, USP, Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) estão entre as que mais se dedicam a esse campo de pesquisa.

De acordo com o relatório "Artificial intelligence index report 2022", da Universidade Stanford, foram investidos pelo setor privado em todo o mundo US$ 11,3 bilhões em pesquisa e inovação com IA para medicina e saúde em 2021, um aumento de 40% em relação ao ano anterior. Nos últimos cinco anos, os recursos somaram US$ 28,9 bilhões, o que posicionou o segmento como o maior receptor de investimentos privados em IA, superando atividades tradicionais no uso de tecnologias da informação, como o setor financeiro e o varejo. A visão computacional, segmentando imagens de órgãos, lesões ou tumores, foi uma das aplicações que despertaram mais interesse na comunidade médica.

Um dos desenvolvimentos de IA com maior repercussão é o software AlphaFold, criado pela empresa DeepMind, pertencente ao Google. O programa, eleito pela revista científica Science como a descoberta do ano de 2021, usa técnicas de deep learning (aprendizado profundo) em modelos de ensaios moleculares para resolver o problema chamado de "dobramento de proteínas". Proteínas consistem em cadeias de aminoácidos que se dobram espontaneamente e formam estruturas tridimensionais (3D) - sua forma 3D tem relação direta com a função biológica que desempenha. Por esse motivo, entender como se formam as estruturas das proteínas pode encaminhar soluções que vão desde o entendimento da base celular da vida à descoberta de drogas e cura de doenças. No caso do AlphaFold, os pesquisadores só precisam informar a sequência de aminoácidos que define determinada proteína e o programa apresentará sua estrutura dobrada. Mais de meio milhão de pesquisadores já acessaram o programa para criar soluções que vão do enfrentamento à poluição dos plásticos ao entendimento sobre o que leva à resistência aos antibióticos.

Retirado e adaptado de: ZAPAROLLI, Domingos. A inteligência artificial chega à saúde. Pesquisa FAPESP. Disponível em: https://revistapesquisa.fapesp.br/a-inteligencia-artificial-chega-a-saude/ acesso em: 9 jan., 2022.