THá alguns anos, a ideia de rastrear seus passos ou batimentos cardíacos era estranha. Aqueles que se dedicam à busca do autoconhecimento quantificado fazem proselitismo em Ted falaenquanto jornalistas participou de conferências e relatado na estranha nova tendência. Hoje, mais de 40% dos lares nos EUA possuem um dispositivo vestível, de acordo com para o serviço de estatísticas Statista. Não é incomum ouvir aposentados comparando ou se gabando da contagem de passos do dia. O eu quantificado é ascendente.
Agora, à medida que o avanço implacável da inteligência artificial continua, investigadores e tecnólogos procuram formas de dar o próximo passo: criar treinadores de saúde com IA que analisam os dados de saúde e dizem aos utilizadores como se manterem em forma.
O triunfo do eu quantificado
Há muitas evidências que sugerem que os wearables oferecem pelo menos alguns benefícios. A revisão de estudos científicos de 2022 descobriram que, entre mais de 160.000 participantes em todos os estudos incluídos, as pessoas que foram designadas para usar rastreadores de atividade deram cerca de 1.800 passos a mais por dia, o que se traduziu em uma perda de peso de cerca de um quilo.
Os wearables mudam o comportamento de várias maneiras – solicitando aos usuários que estabeleçam metas, permitindo-lhes monitorar coisas que lhes interessam, lembrando-os quando não estão no caminho certo para atingir seus objetivos – diz Carol Maher, professora de população e digital saúde na Universidade do Sul da Austrália e coautor da revisão.
No entanto, estes efeitos muitas vezes desaparecem com o tempo, diz Andrew Beam, professor assistente do Departamento de Epidemiologia da Escola de Saúde Pública Harvard TH Chan, que pesquisa inteligência artificial médica.
Detectar com precisão as medidas que nos interessam a partir de entradas de sinal – determinar a contagem de passos de um acelerômetro usado no pulso, por exemplo – requer IA, mas um tipo banal e pouco atraente, diz Shwetak Patel, professor de ciência da computação e engenharia na Universidade de Washington e diretor de tecnologias de saúde do Google. Mas, acrescenta, já há muito mais que pode fazer: “A IA pode ampliar a capacidade desse sensor para fazer coisas que talvez não pensássemos serem possíveis”. Isso inclui recursos atualmente disponíveis em dispositivos vestíveis populares, como detecção de quedas e detecção de oxigênio no sangue. Alguns pesquisadores estão tentando usar os dados de saúde relativamente básicos fornecidos pelos wearables para detectar doenças, incluindo COVID-19embora normalmente não tenham o mesmo nível de precisão dos dispositivos usados em ambientes clínicos.
Até agora, a IA tem desempenhado um papel de apoio na ascensão do self quantificado. Os pesquisadores esperam aproveitar os avanços recentes para colocar a IA no centro do palco.
Os próximos treinadores de saúde de IA
Patel foi recentemente co-autor de um papel em que os pesquisadores alimentaram dados de wearables em grandes modelos de linguagem, como a série GPT da OpenAI, e fizeram com que os modelos produzissem raciocínios sobre os dados que poderiam ser úteis para médicos que buscam fazer diagnósticos de saúde mental. Por exemplo, se os dados de duração do sono de um participante do estudo fossem erráticos, o sistema de IA apontaria isso e depois observaria que os padrões de sono erráticos “podem ser um indicador de vários problemas, incluindo stress, ansiedade ou outros distúrbios”.
A próxima geração de modelos de IA pode raciocinar, diz Patel, e isso significa que eles poderiam ser usados para treinamento de saúde personalizado. (Outros pesquisadores discutir ainda não está claro se grandes modelos de linguagem podem raciocinar). “Uma coisa é dizer: ‘Sua frequência cardíaca média é de 70 batimentos por minuto’”, diz ele. “Mas o que estamos focando é como interpretar isso. O tipo de trabalho de modelagem que estamos fazendo é: o modelo agora sabe o que significam 70 batidas por minuto no seu contexto.”
Os dados fornecidos pelos wearables também podem permitir que os “treinadores” de IA compreendam a saúde dos utilizadores a um nível de profundidade muito maior do que um treinador humano conseguiria, diz Patel. Por exemplo, um treinador humano poderia perguntar como você dormiu, mas os wearables poderiam fornecer dados detalhados e objetivos do sono.
Maher também ajudou a escrever um análise da pesquisa sobre a eficácia dos chatbots de IA em comportamentos de estilo de vida, que descobriu que os treinadores de saúde dos chatbots podem ajudar as pessoas a aumentar a quantidade de atividade física e sono que recebem e a melhorar suas dietas, embora o efeito tenha sido menor do que o normalmente encontrado em wearables. Esses estudos foram feitos usando chatbots bastante rudimentares (desenvolvidos anos atrás, muito antes, por exemplo, do ChatGPT da OpenAI) e Maher espera que treinadores de saúde de IA mais sofisticados seriam mais eficazes. Ela observa, no entanto, que ainda existem desafios que precisam ser resolvidos com grandes modelos de linguagem como o ChatGPT – como a tendência dos modelos de inventar informações.
Há razões para ser cético em relação aos treinadores de saúde do chatbot, diz Beam. Primeiro, eles sofrem da mesma queda de eficácia ao longo do tempo que os wearables. Em segundo lugar, no domínio da saúde, mesmo os cientistas humanos que recebem grandes quantidades de dados sobre um indivíduo ainda não compreendem o suficiente para dar conselhos personalizados.
Mesmo que ainda não existam evidências para oferecer recomendações precisas a diferentes pessoas com base nos seus dados de saúde, um treinador de saúde de IA poderia monitorizar se uma determinada ação parece estar a ajudar e ajustar as suas recomendações em conformidade. Por exemplo, os dados de frequência cardíaca durante um treino sugerido podem ser usados para informar recomendações de exercícios futuros, diz Sandeep Waraich, líder de gerenciamento de produtos para dispositivos vestíveis do Google.
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O Google não anunciou planos para lançar um treinador de saúde com IA, embora o faça plano para fornecer insights baseados em IA para usuários do Fitbit a partir do início de 2024, e em agosto o New York Times relatado que o Google DeepMind está trabalhando em um “conselheiro de vida” de IA. A Apple também é supostamente trabalhando em um treinador de saúde de IA, de codinome Quartz, que planeja lançar no próximo ano.
Não são apenas as grandes empresas de tecnologia que estão tentando extrair dados dos wearables e fornecer treinamento de saúde contínuo e personalizado. O aplicativo de saúde Humanity afirma ser capaz de determinar a “idade biológica” de um usuário em até três anos com base em dados de movimento e frequência cardíaca. O algoritmo da humanidade foi desenvolvido usando dados de Biobanco do Reino Unido, que fez com que 100.000 participantes usassem um acelerômetro de pulso durante uma semana. Mas Michael Geer, cofundador e diretor de estratégia da Humanity, está mais entusiasmado com a possibilidade de acompanhar como a idade biológica muda. “Não estamos tentando dizer que você está definitivamente no corpo de um homem de 36 anos. O que estamos tentando ver é basicamente ao longo do tempo, não é? [biological age] geralmente sobe ou desce, e então isso é um feedback para descobrir quais ações estão tornando você mais saudável ou não”, diz ele.
O problema com o acompanhamento de medidas como a “era biológica” da Humanidade é que ainda não existem provas que liguem essas medidas a resultados reais de saúde, como uma redução na mortalidade por todas as causas, diz Beam. Este é um problema com o uso mais amplo da IA nos cuidados de saúde, diz ele. “Em geral, cautela é a abordagem correta aqui. Mesmo na medicina clínica, há um enorme corpo de literatura emergente sobre o quanto estes algoritmos de IA sabem sobre a medicina – ainda não sabemos como isso se traduz em resultados. Nós nos preocupamos com os resultados, nos preocupamos em melhorar a saúde do paciente. E há apenas uma escassez de evidências disso no momento.”