#17 Como aplicar inteligência artificial e ChatGPT na medicina? | Prof. Alexandre Chiavegatto (USP)

as pessoas hoje me falarem tem gente que sabe elas a primeira reação dela dizendo não o médico vai virar um robozinho é o contrário né o contrário o robozinho vai ficar corvozinho é a decisão de robozinho vai ficar com robozinho você vai liberar o potencial humano da da Medicina o que ele fala no livro né os médicos vão começar a praticar de fato Medicina né ouvir o paciente sentir o paciente tocar no paciente em vez de ficar ali digitando Lembrando que ele traz até que 80% eu nem lembro qual que é o serviço de saúde que ele fez análise mas alguns serviços nos Estados Unidos o médico passa 70 80% do tempo em putando dados e prontuário e antes queixas né atendendo esse pacientes do mundo inteiro né dois médicos desde os pacientes é uma unanimidade essa queixa a gente tem que fazer passar muito tempo ali olhando pra tela digitando dado os pacientes odeiam em alguns médicos odeia né O que que você tá começando a acontecer nos Estados Unidos um algoritmo vindo da conversa [Música] Olá pessoal estamos aqui para mais uma entrevista no meu canal hoje convidado é o Alexandre carregartto que é formado em economia certo mas já trabalho é um bom tempo dentro da área da saúde Isso é uma das coisas inclusive que a gente vai conversar aqui hoje e ele é especialista aí na área de Inteligência Artificial machine learning dentro da área da saúde para quem ainda não conhece aqui o canal meu nome é caueiras parotto eu sou médico formado aqui pela Universidade de São Paulo e o objetivo aqui hoje é de todos esses episódios é trazer um pouquinho para vocês um pouco mais desse mundo de inovação tecnologia dentro do contexto da Saúde Então queria começar que tá pedindo para você se apresentar para o pessoal Contando um pouquinho sobre a sua história como que você veio parar na área da saúde eu sou economista né de informação e sempre tive um interesse em otimizar decisões auxiliar em melhores decisões diminuir erros diminuir imperfeições de mercado como a gente fala em economia e nenhuma área tão difícil né tão complexa né Isso é intercentária da saúde que é difícil é complexa e coleta muitos dados então é perfeito mas é perfeita para ser auxiliada para ser empurrada para ser orientada por meio de dados né do ano que a gente chega no sistema de saúde Então vamos que a gente recebe uma alta né o nosso dados são coletados o tempo inteiro então eu sempre via aí o potencial de otimizar decisões via dados e acabei me interessando bastante pela área da saúde e sempre sempre seguir nesse caminho e a área que começou né quando eu cheguei aqui como o professor da faculdade saiu de pública da USP e tem gente oficial não se falava muito né ainda como uma coisa prática né ainda tava muito bem da academia e eu não tava tendo muitas aplicações práticas então eu entrei como professor de a mais de dados né a gente chama de epidemiologia né a área que Analisa de forma quantitativamente da população e aí foi aparecendo assim essa questão das grandes coletas de dados o Big date eu fui indo por esse caminho até que ficou Claro aí que a área que ia mudar tudo que ia transformar toda toda a questão da laje de dados e a própria sociedade seria a área de Inteligência Artificial né Mais especificamente mastimânica que a gente vai falar um pouco sobre isso aí eu acabei naturalmente migrando tá essa essa é grande parte interessante Da gente ser cientista com Liberdade né que é o que a gente tem aqui no sistema público né onde ele eu não sou assim um funcionário direto de alguém assim tipo eu tenho que fazer isso eu tenho essa liberdade para ir me adaptando as novidades né e claramente quando eu vi que imaginlândia tem gente oficial era a área que ia mudar tudo eu fumei um laboratório aí que estamos aqui no laboratório calamidades em 2017 né que era um laboratório de imaginlândia e evidente em saúde e aí ela foi crescendo crescendo e Estamos crescendo aí junto com elas e com ela e tentando contribuir aí para o avanço dessa área eu acabei nem né então a gente tá aqui na faculdade de saúde pública aqui no laboratório do DrAlexandre e Alexandre como que foi esse processo de criação do laboratório se você já começaram com projetos na prática dentro do setor de saúde ou era mais uma questão mais teórica com o passar do tempo vocês foram encontrando mais aplicabilidade para tudo isso então a gente trabalhava com análise de dados em saúde normal né e eu tive meus alunos de Mestrado de doutorado que ele trabalha com ciência de dados né Na Idade normal num determinado momento Ficou bem claro assim para mim que tem gente especial ia mudar tudo e que eu precisava trabalhar com muita gente judicial aí eu juntei meus alunos né daquela época né E hoje em dia todos trabalham com muita gente assim ah mas naquela que ninguém trabalhava E aí eu falei para eles Olha gente é o seguinte a gente mudou de área no momento todo mundo aqui vai trabalhar porque tem gente artificial a gente tem que trabalhar Leiam esses livros assistam essas palestras que vocês vão se converter E aí deu alguns meses todos os anos voltaram assim falando é isso é isso aí se todo mundo mudou essa solicitação na sua tese para inteligência artificial para machilane então a gente conseguiu mudar muito rápido porque os alunos eram muito bons também eles conseguiram ver eles conseguiram entrar e fazer essa conversão assim bem rápida e hoje estão aí trabalhando é uma das alunas da época já é professora da Fiocruz na área de saúde e outra tá na Federal da Bahia também trabalhando como a Shirlene então foi foi eu tive muita sorte que meus alunos sacaram aí todo mundo mudou e daí para frente já começou assim o pré-requisito trabalhar com com uma Shirley para ver que o laboratório e a quantidade assim de áreas que a gente consegue aplicar uma estilosa em saúde é imensa assim né como eu falei ah é coleta muitos dados daí a gente tem que começar a utilizar esse cidade pra melhorar desses dois e com técnicas que faz isso é exatamente Inteligência Artificial mash Leme e é pro pessoal então quem não conhece muito bem nos termos porque o público aqui muitas vezes tem muito interesse Mas ainda tá começando tentando entender um pouco mais sobre o tema e talvez não entenda muito bem os conceitos assim de Inteligência Artificial machine learning parece que às vezes até coisa de filme o que que esse conceito realmente assim de Inteligência Artificial e Machine na prática bom então é cada vez menos coisa de filme né agora que o chat é pt né a gente tava falando virou assunto de mesa de Bad grupo de WhatsApp é verdadeiramente uma mudança interessante aí na nossas vidas onde as pessoas achava que a gente estava viajando como laboratório Né tava brincando de ficção científica e agora o pessoal já tá excelente interessado aí com o que a gente faz mas assim então tem gente especial são máquinas tomando esse sonho inteligentes tá de uma forma bem simples tá de qualquer forma que máquina estava uma decisão que a gente reconhece como inteligente e se a gente chama muita gente artificial tem duas grandes formas que máquina elas conseguem tomar decente ou você programa ela diretamente você insere lá os códigos as regras eu te passo o paciente tem essa idade tem esse sexo tem esse como é novidade então o diagnóstico dele é isso sério mesmo assim isso é o que a gente chama hoje de boa e velho Inteligência Artificial tá então é o que existia como paradigma aí como que dominava a área antes até chegada de uma Shimano Então hoje nada né quase um sinônimo da área é mais Shin Lane que é o que são como para o nome disso as máquinas aprendendo as regras tá então a gente não insere mais as regras do computador para ele seguir o computador ou algoritmo ele aprende as regras vezes via os dados Então você vai lá em série o algoritmo é milhares de idade de pacientes milhões de dados de pacientes aí por exemplo alguns tem essa doença outros não tem essa doença vai aprendendo as características dos pacientes né que indicam que esse paciente tem essa doença versus não tem essa doença o que é interessante porque o algoritmo consegue aprender regras muito mais complexas do que aquelas que a gente consegue transmitir para o algoritmo tá costuma usar como exemplo a gente tem muita dificuldade de explicar nossas inteligentes muita dificuldade é que são inteligentes são difíceis mas a gente não consegue explicar porque a gente tem uma expressão né costuma usar um exemplo do hipopótamo e rinoceronte a gente sabe a gente bateu nem sabe quem é Popular porque não sei onde mas vai explicar porque que a gente pessoas acham que elas conseguem e elas falam Ah eu rinoceronte tipo que tem chifre Mas não é por causa disso você tira o chifre a gente bate olho a gente sabe quando você abre nacionais porque é Cinzento pinta ele de amarelo ali a gente bate o olho a gente sabe que é o rinoceronte Então não é fácil a gente explicar uma decisão inteligente porque porque a gente analisou muitas coisas ali que às vezes inconscientemente a gente usou para decidir que aquilo é o rinoceronte que aquilo é hipopótamo então a capacidade dos computadores tomar decisões inteligentes quando eles aprendem as séries é muito maior do que quando a gente ensina essas regras que a gente não consegue explicar direito como a gente vai tomando essa destruir porque a gente vai tomando via Exemplo né a gente vai aprendendo a gente vai criando regras complexas que a gente não consegue transmitir direito o computador então decisões inteligentes são complexas né se fossem simples não seria inteligentes né então é muito difícil a gente explicar E aí que veio a área de machilânica os cara de Machine hoje domina a inteligência artificial né exatamente por isso porque o computador consegue aprender mais nuances muito mais detalhes se ele aprender mesmo do que ser ensinado pela gente né que são coisas diferentes né Então essa área que hoje de Domingo então sempre quando vocês virem alguma coisa aí na televisão ou no jornais sobre inteligência artificial você pode ter certeza que hoje é machinlândia tá então a gente já não usa mais inteligente especial clássica né Você pode usar para algumas coisas claro né mas a qualidade decisão sempre vai ser maior se você usa os dados para o algoritmo aprender essas regras complexas porque o algoritmo Não esquece algoritmo não consegue entender nuances nos dados consegue entender interações complexas de fatores né então a gente consegue aprender regras muito mais complexas do que aquelas que a gente consegue transmitir tá E hoje na prática você falou que dá para a gente aplicar isso para uma série de contextos né como é que funciona usar entre site oficial dentro da área da saúde da Medicina sempre tivemos o estudo do ano passado né que usamos dados de todos os nascimentos de São Paulo na Via dados da DM entretanto Vivo que coleta muitas informações sobre bebês é a gente ouviu uma parceria com a prefeitura eles conseguiram encontrar quais desses Bebês que nasceram né acho que de 2012 a 2018 em São Paulo qual desses morreram no primeiro mês de vida tá uma mortalidade Neonatal né então eles conseguiram passar dados pra gente ó essa foi a característica do bebê que ele nasceu e esse morreu no primeiro mês Esse foi as características não morreu esse eram milhões de milhões de dados né E nós temos que vamos desenvolver o algoritmos para ver se quando beber nasce já tem uma ideia do Risco desse bebê morrer em breve né que sempre Bebia de alto risco você não daria Alfa com esse bebê ele não é uma informação extremamente relevante de entregar profissional de saúde por qualquer Hospital né desenvolvemos esses algoritmos né com esses exemplos de 2012 a 2017 onde nós falamos para os algoritmos ó esse bebê com as características morreu eles não morreu esse ano morreu etc ele foi aprendendo a certa aí chegamos o quê torcemos dados novos 12 seguinte e não contamos o algoritmo que aconteceu Ele teve que aquelas regras que ele aprendeu lá atrás para entender para predizer se um bebê com essa treinar as características desse bebê corre o risco desse bebê morrer no primeiro mês de vida já dados novos que ele não sabia o resultado ele teve que ir lá dando a petição então ele ia lá usava aquelas regras que ele aprendeu lá atrás então dadas as características desse bebê o risco desse bebê é óbito do primeiro mês de vida é de 97% por exemplo tá o de dois por cento de 1% e a gente ia lá e checava seria acertava ele acertou quase perfeitamente né quase uma perfeição então algo a gente conseguiu dar das características sobre melancia falar exatamente quem ia morrer no primeiro mês tá isso é uma informação assim riquíssima pra gente entregar para o sistema de saúde né obviamente ainda não porque a dm ainda tá em papel na maioria dos lugares né mas já tá cada vez tendo mais essa transição para dele digital e aí funcionaria como né E vai funcionar como né o hospital médico né uma pessoa que for preencher aquela DM digitalmente na hora que ela termina de preencher já viu nesse corte de risco então ele falou que já vê um Alerta ó esse bebê aqui dado histórico de bebê em São Paulo esse dever Aqui tem 97% de risco de morrer no primeiro mês já vem um alerta atenção né às vezes não dá alta para esse bebê mantém essa observação tá já deixa bem claro ali porque a equipe inteira ó esse bebê de risco né e de novo né como auxílio né também uma coisa que às vezes as pessoas ainda se preocupam né essa coisa de algoritmo tomar dessa não comeria nenhuma lição nesse caso tá ele tá dando um score de risco para a equipe né não tá mantendo a criança ali porque algoritmo é a probabilidade tá então às vezes a quantidade Pode ser 80% ou 60% ou 50 e a institucionais de saúde vão conversar sobre a probabilidade então é uma decisão Em conjunto sobre o risco real desse bebê sobre né em casos por exemplo escassez de leitos né Qual o bebê teria prioridade Qual o bebê é mais grave tudo isso ter finalmente o subsídio para tomar esse tipo decisão de vida ou morte que é uma coisa que os profissionais hoje em geral ainda não tem é quando ficam sabendo dessa possibilidade ele já ficou muito empolgado né Então finalmente ter subsídio para tomar decisão tudo que tem que tomar assim literalmente ter esse sonho de vida morte às vezes não do zero mesmo assim sem nenhuma orientação sem nenhum auxílio né então é só para trazer o exemplo prático de como seriam utilizados como vão ser utilizados nos próximos anos Isso é muito legal tem até um livro que eu gosto bastante para onde você conhece também do Deep medsen e drible acho que é um dos clássicos aí da Inteligência Artificial na saúde e ele traz muita essa visão né de que a inteligência artificial vem para facilitar alguns processos que hoje a gente não consegue né tempo de tomada de decisão quanto processos que a gente não teria como Nós seres humanos visualmente entendermos todo esse volume de dados que a máquina consegue calcular utilizando os seus algoritmos né Ele é o grande visionário também perceber esse livro já faz com sete oito anos ainda não era uma realidade ainda principalmente na área da saúde e a conclusão final dele do livro né é que isso vai liberar o potencial humano da Medicina né que parece um paradoxo né as pessoas hoje fazem muita gente que sabe a primeira reação delas não o médico vai virar robozinho é o contrário né o contrário o robozinho vai ficar povosinho é a decisão de robozinho vai ficar com robozinho você vai liberar o potencial humano da Medicina o que lá no livro né os médicos vão começar a praticar de fato a medicina né ouvir o paciente sentir o paciente tocar no paciente em vez de ficar ali digitando Lembrando que ele traz até que 80% eu nem lembro qual que é o serviço de saúde que ele fez análise mas alguns serviços nos Estados Unidos o médico passa 70 80% do tempo imputando dados e prontuário e 200 queixas o mundo inteiro né dois médicos desde os pacientes é uma unanimidade essa queixa a gente tem que fazer passar muito tempo ali olhando pra tela digitando dado os pacientes odeia os médicos odeiam né O que que você tá começando a acontecer nos Estados Unidos um algoritmo vindo da conversa o médico simplesmente conversa com o paciente ou vai te preenche tá o tipo de algoritmo que já é feito para perder legendas automáticas no YouTube é isso é um edital vindo da conversa e tá transformando isso em linguagem humana ele vai transformar isso em nas categorias por conta do eletrônico vai preencher todo o plano eletrônico né e se ficar faltando alguma coisa Às vezes Alerta ali a conversa mais sobre isso sabe se esqueci de perguntar sobre isso mas vai ser uma conversa mas a gente vai olhar no olho e vai sentir o paciente vai entender vai conseguir ouvir por mais tempo com o paciente em vez de ficar lá olhando para baixo digitando que é uma coisa que ninguém gosta então a gente já começa né simplesmente o principal queixa hoje do do do atendimento Clínico vai ser resolvido em breve ele colocou como é chinês Então essa primeira coisa que vai cair né E aí depois fazia as outras que vocês são cílios a decisão que vai ficar com o robô e qual que vão ser os bons médicos vão ser aqueles que consegue ouvir consegue acompanhar consegue orientar consegue entender o seu paciente na melhor direção porque o auxílio vai estar ali para ele ele vai conseguir pedir o que ele quiser em termos de risco de Diagnóstico é risco de Diagnóstico diferentes possibilidades de intervenções esse pacientes ele vai conseguir pedir ali para o algoritmo que vai dar várias orientações aí para tomar esse de decisão mas o que vai fazer diferença vai ser essa parte humana que é o objetivo de simplesmente não faz perfeito e entrando nesse aspecto do site que é importante profissional de saúde o médico que está dependendo na prática entender mais sobre Essas tecnologias ou é algo que talvez não é necessário nesse momento como que você enxerga o papel também do profissional de saúde em relação a todas as tecnologias estão surgindo é fundamental né a gente sempre fala na área de muita gente oficial né Tem gente oficial não vai substituir quase nenhum emprego mas as pessoas desse emprego souber Inteligência Artificial vão substituir aquelas que se recusarem a usar esse sabonete porque as pessoas vão começar a ver isso né Elas vão começar a ver que assim quando elas vão naquele Hospital tecnológico que usa aquele robozinho que usa os algoritmos a melhor decisão é tomada tá É como no caso do Waze né hoje em dia que ninguém quase ninguém se recusa a usar o Waze porque o ex funciona ele te dá a melhor orientação de trânsito é se você tiver o Uber que se recusa a usar o Waze usa o motorista já começa a dar nota baixa farmácia a pessoa vai acabar saindo do mercado de trabalho né então você a gente tem que usar as tecnologias para melhorar nossas decisões né então precisa saber sim o que está acontecendo Eu acho muito importante eu acho que eventualmente outra característica aí dos grandes médicos vai ser trabalhar com a equipe do hospital de ciências de dados para desenvolver algoritmos para resolver aquilo que ele tá tendo de problema então eu tô tendo muito problema com esse tipo de paciente então diagnóstico animal esse tipo de passeio esse tipo de paciente não tá seguindo bem o tratamento né e desenvolver algoritmo específicos vão ter banco de dados né a gente espera né Compartilhar de vários hospitais e vão conseguir treinar esses esses dados históricos para conseguir resolver esse problema específico do tipo esse pacientes conhecem as características Eu costumo indicar esse tratamento os pacientes Não estão seguindo né porque Qual é a solução como é que eu mudo qual seria a segunda opção Então tudo isso via trabalhar com essa equipe de redes dados E para isso tem que saber o que tá por trás realmente tá não vai precisar programar no dia a dia mas tem que saber como gerir uma equipe de ciências de dados vão ser os seus ajudantes de fato assim eu acho que daqui é uma década Os ajudantes dos médicos de fatos vão ser a equipe de dados que vai lá e vai auxiliar nessa otimização de decisões e tem que saber o que está por trás tem que saber o que que algoritmo tá fazendo que tipo de dados ele usa Quais são as suas limitações Quais são os seus pontos fortes etc isso daí acho que vai fazer que vai ser a grande diferença aí e as pessoas estão passando essa conta né com essa chegada aí desse algoritmo da nossa nosso dia a dia pois é um ponto interessante que você trouxe que eu não tinha parado para refletir assim talvez o ajudante do médico vai ser realmente isso é de dados e nesse sentido nós como Profissionais de Saúde como médicos vão precisar realmente saber conversar com esse público porque eu vejo muito claro isso muitas vezes o pessoal de tecnologia tem dificuldade de conversar com profissional de saúde profissional de saúde tem dificuldade de entender a linguagem do cientista de dados pessoais de tecnologia então talvez cada vez mais a gente vai precisar ter essa visão multidisciplinar né isso é um outro ponto que eu queria trazer aqui até saber sua visão sobre isso aqui no hotmad a gente fala muito né sobre a importância de você ter um time multidisciplinar atuando em cima de problemas reais na saúde né que só o profissional de saúde só o cara de tecnologia São cara de negócios sozinhos eles não não vão conseguir resolver todos os problemas a pessoa que você tem hoje trabalhando com machine learning com todos os projetos vai nessa linha também como que é a impressão que você tem exemplo fundamental né é preferencialmente né para saber trabalhar com essas com as outras áreas aí você precisa ter algum conhecimento por trás acho que isso é um grande desafio hoje né porque você tem a pessoa de Tecnologia de ciências de dados e você tem a pessoa da saúde e nenhum sabe que o outro está fazendo direito então você não tem um meio termo aí onde vocês conseguem conversar né então é fundamental que haja esses dois caminhos são muitos alunos aqui no laboratório trabalha com problemas de saúde estou fazendo disciplinas na área da saúde mas são puramente Engenheiros são futuramente se você precisa da computação etc que aí fazendo isso vindo para a saúde tendo a disciplina está sendo forçadas a entender como funciona o sistema de saúde para sim sim conseguirem trabalhar como cientista de dados né na área da saúde né procurar esse meio termo Eu acho que vai ser Fundamental e cada um com a sua especialidades é área né a ciência e a tecnologia estava sendo muito rápida difícil assim querer ter um profissional completamente completo né que saiba de tudo né que seja um ótimo programador um ótimo serviço da computação e um ótimo médico também um ótimo gestor de saúde é muito difícil então você vai ter que ter essa essas colaborações mesmo entre as áreas mas sempre buscando esse meio termo de conversa de contato perfeito e aí trazendo para para também em prática você já comentou aqui sobre o uso dessas tecnologias mais no dia a dia eu tive até um vídeo recente que eu gravei aqui no canal falando sobre a tecnologia deixar de PT né Como que você vê essa nova tecnologia chegando aí no mercado Quais são os benefícios os riscos que você tá enxergando hoje dos dessas ferramentas e aplicabilidade hoje tanto nas suas nos seus projetos quanto na área da saúde como um todo então a primeira coisa muito importante né de mencionar é que o chat é PT é um algoritmo É um tipo é uma estratégia para tomar decisões inteligentes tá porque um grandes erros que a gente tem visto bastante as pessoas acharem que isso é a inteligência artificial tá como esteja em especial se fosse uma coisa única e homogênea tá não é assim que funciona cada algoritmo tem a sua estratégia sua forma de aprendizado Então não é uma única coisa por que que isso é importante porque às vezes as pessoas veem algumas limitações para o chefe é pequena alguns erros as pessoas falar isso aí é um erro da Inteligência Artificial Inteligência Artificial nunca vai resolver isso não o chefe de 80 na sua versão 1. 0 primeira versão sobre isso é como você fala que o 14 bisse ele ia ser um avião mais da vida né não é a versão 1. 0 daqui tá então melhorar bastante a medida que as pessoas vão interagindo é porque mais pessoas vão para a área a medida que a tecnologia se difunde Mais vai melhorar e vai e atingir para outras áreas a técnica por trás é se chama o algoritmo por trás chama transforma que é o ritmo de 2017 cai talvez a gente já existe então não é não foi uma grande evolução para área detergente disse é um grande evolução foi que eles conseguiram fazer uma noite em conversacional tá esse algoritmo já era inteligente é tomado atenção igual mas não conseguia manter uma conversa com o ser humano cara ele conseguia só responder mas o chat é feito em todas as novidades lista você consegue interagir ele consegue entender o que você tá falando ele consegue né transformar tudo linguagem humana então isso aí foi uma evolução bem interessante mas essa evolução é 1.

0 aí tem que tá tendo alguns problemas aí que tá fazendo algumas coisas erradas e tal né tá tá Às vezes até o fim dele algumas pessoas tal mas aí vai ser tudo resolvido aí nas próximas versões tá então eu acho que na descrição né Pensa que ó essa versão 1. 0 os grandes problemas e até agora não vi nenhum problema que as pessoas mencionaram pochete app que não possa ser resolvido numas próximas versões tá isso daí vai ajudar bastante assim não é a solução não vai querer proibir né É como seria previsto a calculadora porque ela tá porque resolvendo problema mas quem colocou ali né O problema foi um ano tá ainda mesmo que eu já tinha feito quem tá colocando ali o problema pro chá de ept resolveu é humano você deve ter uma ferramenta que te ajuda a resolver o problema como uma calculadora te ajuda a resolver a conta tá então a gente precisa ter cuidado aí com essa com essa primeira porque pra muitas pessoas provavelmente não a gente que estava com tecnologia né a gente foi uma coisa nova a gente acha legal a gente quer estudar quieta mas muita gente vê uma nova tecnologia Já que é banir já quer proibir já quer regulagem até sei que precisa muita calma por isso entender o que tá por trás pensar sempre daqui a cinco anos nunca pensar para amanhã é porque por exemplo é como como nós professores isso aí vai mudar a nossa forma de colocar dever de casa um trabalho de casa vai mudar mesmo tipo eu trabalho de Green grupo vai mudar a gente vai ter que ser adaptar da mesma forma que se adaptar a calculadora aí nos anos 60 50 como começou a ver a calculadora elétrica muito do dever de casa era fácil essa conta aí a criança aí Universitário né em casa como calculadora e ela fazia e dois segundos aqui então assim a gente vai ter que ser adaptar Mas o que o chat é pt tá trazendo realmente de produtividade melhor isenções tá se fosse pior a gente não usaria né a gente tem usado aqui no nosso dia a dia do laboratório para pensar em novas ideias na verdade mais ainda apontar limitações nas pesquisas Então quais seriam possíveis problemas de colocar esse algoritmo nessa prática para esse problema eu e aí o chat que pode acontecer isso pode acontecer isso a gente vai ter que resolver a medida que a gente vai aumentando a nossa fertilidade na nossa de ter ideias e inovações com esse tipo de ferramenta cara é muito bom e você vê algum algum risco assim algo que a gente tem que ficar de olho eu sempre quando a gente está trabalhando com tecnologias como essa assim tem algo que pode acionar ali um sinal de alarme aí na sua visão depende sim é uma área tão tão grande né E que pode ser usado com tantas finais tem Pilares tem gente especial para coisas bastante ruins na sociedade na direcionar pessoas para votar de uma forma de uma forma específica né a gente teve a grande transição agora com o Twitter né que mudou muito né que ele tentava controlar discurso de ódio ou algoritmo E aí já mudou muito esse algoritmo já tá indicando outras coisas que o algoritmo anterior normalmente cara então você tem essa possibilidade de manipulação muito grande É principalmente sociais é manipular uma rede social que tipo de informação ou Que tipo de Presidente esse grupo Gostaria que você votasse e começar a intimular esse tipo de conteúdo também vigilância de funcionários né eles que a gente pode ser usado para isso então assim a quantidade aí de coisas impedir pessoas que precisam ter acesso bem de serviço então cuidado que o lugar que você pode usar uma chinelo para o mal é muito grande também acabou a notícia é que o marido paga muito bem em todas as opções que você trabalha né Então as pessoas que trabalham nessas áreas aí que precisa aí do salário né a boa notícia que elas conseguem trabalhar em áreas positivas para a sociedade ganhando basicamente a mesma coisa no meio do bem tá então eu costumo falar sempre no ministério das minhas disciplinas de machine learning Você tá trabalhando uma área que vai quantos seus valores éticos é Machine tem muitas outras áreas você pode trabalhar que vão pagar tão bem quanto e que você vai contribuir para o bem da sociedade né muitas empresas aí usando uma Chin lane para melhorar diagnóstico diagnóstico de doenças melhorar o trânsito na cidade desenvolver energias verdes desmatamento na Amazônia é feito com the planner Contagem oficial né ninguém consegue ficar olhando imagem de satélite o dia inteiro mas a energia gigantesca né então você tem algoritmo detectando que ó caiu uma floresta aqui tava Verde já não tá mais verde né a ideia toda noite mas tilany que me dedicando essas mudanças de padrões né então isso tinha uma quantidade imensa e diárias dá para usar no estilo dele e também para o mal né a gente tem que saber distinguir como como profissional essas duas áreas acho é interessante na vida de que a tecnologia ela não é boa nem ruim né Nós seres humanos que utilizamos ela para Para os fins que a gente busca né aí Isso sim que pode ser ético antiético Dependendo do que você vai utilizar para que que você está utilizando essa ferramenta né Eu queria te perguntar é para o pessoal que tá começando ainda assim e ainda Talvez queira se interessa um pouco mais sobre esse assunto quer buscar algum tipo de conhecimento Que tipo de dica você deixaria aí para um tanto para quem é profissional da área de saúde estudante ainda ou de outras áreas que estão querendo atuar nesse mercado na área da saúde Você tem alguma recomendação alguma dica alguma notícia sempre também tá bastante online né a área de marshmallow é uma área bem aberta a gente quer que muitas mais pessoas venham para área a gente tem um déficit gigantesco de pessoas da área né O que tá aí levando Esse aumento enorme aí de salário na área né porque tá faltando mesmo profissional e a gente precisa de mais pessoas para ir abrindo novas áreas também dos demais né então às vezes tem muitos hospitais do Brasil gostariam já de tentar de cabeça mas não conseguem pagar o salários ainda né ou não tem assim não conseguem ver de fábrica profissionais que mostra gente consegue fazer isso consegue fazer isso que eu tenho que fazer isso para aquele espaço no seu investimento na área de investimento então a gente precisa de muitas muito mais profissionais e isso daí nos faz ser uma área extremamente aberta né não é uma área que tenta controlar o conhecimento suprimir ou esconder o crescimento pelo contrário em geral a gente divulga tudo online que a gente faz tá então tenha disciplina aqui de pós na faculdade pública da luz porque de machine machine Leme para a produção de saúde no YouTube tá porque disciplina em 2021 durante a pandemia online reaproveitei gravei e coloquei no YouTube no canal do lab- nosso laboratório então estiverem interesse procurem lá todas as aulas gratuitamente disponíveis no YouTube do laboratório eu vou deixar até aqui no na descrição do vídeo o link para acessar aí as aulas e poder ver um pouco aí do curso do professor Alexandra legal então e aí também tem muitas outras né opções né tutoriais blogs muitas pessoas aí que fazem bem o trabalho aí de divulgação Científica da área de mestillani então é simplesmente tá online eu por exemplo eu aprendi online né quando eu comecei a estudar mastigando não tinha nenhuma disciplina aqui de Machine presencial para eu fazer não existe simplesmente não existia né então muitas das pessoas de fato aprender online também não tem uma graduação né ou ainda não tem muitas graduações de fato em ciência de dados ou Inteligência Artificial entre geral pessoal se formam outras áreas aí você também é uma outra notícia né que a gente não liga muito para formação não tá como uma área muito prática né a gente consegue saber uma conversa rápida saber exatamente se a pessoa sabe de uma Shirlane ou não Tá então você que se formou em outras áreas está pensando em migrar sempre nessa área tem muitas opções online A gente não liga para a transformação então no nosso laboratório a gente tem médicos enfermeiros farmacêuticos falando de todo tipo de informação aqui o que nem todo mundo é que foram atrás estudar uma Shirley às vezes Fizeram alguma especialização e que também tem muita opção de especialização em ciência de dados e Machine ou fizeram algum curso online algum tutorial etc dá para aprender é uma área que leva algum tempo tá principalmente para quem é da área da saúde porque une duas áreas aí que a área da saúde não vê muitas vezes né que a programação estatística então leva um tempo tá mas não é leva um tempo não porque é difícil é porque tem muita coisa aí você tem que ter mesmo aprendizado e a fundo entender exatamente o que tá por trás para você conseguir começar a dominar a área mas é uma coisa que você vai aprender tá não é uma coisa que ah é muito difícil nunca vou aprender não você deve aprender é que é muita coisa mesmo precisa né dedicar o seu tempo para aprender tudo que tá por trás da estatística tudo por trás da programação Mas você vai aprender então assim eu recomendo bastante e é uma área extremamente repensadora assim né não apenas pelo salários né que estão sendo muito bons mas também por você ter um impacto real no mundo tá trabalhando tá trabalhando com decisão tá mexendo a decisão até você consegue melhorar a decisão otimizar decisão melhorar acesso né localização de melhorar diagnóstico dos seus pacientes melhor prognósticos então você consegue ter Impacto real direto no mundo com esse tipo de algoritmo de auxílio à decisão né então assim é normalmente historicamente não era assim que funcionava normalmente as áreas mais recompensadoras né muitas vezes elas pagava menos então por exemplo né professor de jardim de infância né cuidador de idoso na área que as pessoas tinham muita recompensa pessoal mas que não ganhavam os salários tão bom como a chilena ao contrário né Você tem uma recompensa antes de você tá melhorando o mundo na maioria dos casos numa contribuição direta para não deveria de decisões e você acaba recebendo bem também então eu recomendo bastante aí para quem tiver interesse e lembrando né chefe PT não é isso que vai que vai acontecer nos próximos anos tá essa versão 1.