O Doctor Who é uma série de ficção cientifica que vem a fazer as maravilhas de muitos desde 1963. Juntamente com os seus companheiros, o Doutor enfrenta uma variedade de inimigos, enquanto trabalha para salvar as civilizações e ajudar as pessoas comuns a corrigir erros. Eu não sei se vão voltar a colocar em cena a série. Mas lembrei-me dela por causa do que tem sido falado sobre o machine learning enquanto ferramenta para o auxilio no diagnóstico de autismo.
Uma das coisas que o machine learning tem sido usado é para fazer previsões. E se pensarmos bem, as previsões são coisas que ocorrem com alguma frequência no autismo, principalmente na cabeça dos pais e também dos profissionais de saúde. Por exemplo, uma criança diagnosticada com Perturbação do Espectro do Autismo aos dois anos e meio como é que irá evoluir ao longo do desenvolvimento? Será capaz de fazer determinadas aprendizagens? E conseguirá alcançar determinados objectivos de vida? E como é que o facto de apresentar um perfil cognitivo mais baixo irá influenciar o prognóstico? Ou o facto de apresentar um conjunto variado de hipersensibilidades, que dificuldades irá trazer? E para estas e outras perguntas, muitas vezes a resposta costuma ser - Vamos ter de ir observando e analisando momento a momento! Para o machine learning é possível fazer uma previsão com base em todo um conjunto de informação recolhida durante determinado período de tempo.
Talvez alguns possam dizer - Qualquer dia mais vale não fazer um curso porque as máquinas farão tudo por nós! Ainda que compreenda as reticências, permitam-me que diga que no exemplo anterior, nós próprios o que fazemos é uma previsão. Ou seja, aquilo que vamos dizer à família é que com base na nossa experiência e nos casos semelhantes observados e em conjunto com o que conhecemos daquela criança que estamos a trabalhar com, podemos afirmar com alguma segurança que a situação clínica irá evoluir para esta ou aquela situação. Mas fazemos sempre uma reserva para o imprevisto. E o que o machine learning faz é isto, ainda que consiga apresentar uma solidez e eficiência na forma como se propõem a fazer.
E podemos sempre pensar que o machine learning estará menos propenso a todo um conjunto de enviesamentos que muitos de nós faz ao longo do dia. O algoritmo estará centrado na informação recolhida e não no facto da pessoa ser uma criança do sexo masculino ou feminino. Ou se a pessoa estabelece ou não contacto ocular e a forma como essa única informação observada pode influenciar o juízo de toda a situação que vamos observar. Ou o facto de ser uma pessoa de uma etnia diferente, ou de um estatuto sócio-económico. Talvez nos deixe zangados o facto destas e outras situações nos confrontar com alguma da nossa falibilidade e o facto de não sermos omnipotentes. E de dirigimos a nossa zanga para uma máquina ou alguém que propõem a utilização de uma máquina para trabalhar em conjunto com o profissional de saúde. E em conjunto fazerem ambos um melhor trabalho.
Compreendo os riscos envolvidos. E até se pensarmos em algum desenvolvimento tecnológico que foi existindo ao longo da história da humanidade, nem todo ele é inocente. E alguns têm tido um impacto muito negativo na vida das pessoas. Mas outros tantos têm tido um impacto significativamente positivo na vida de tantas outras pessoas. É preciso poder participar em conjunto com os profissionais da áreas das Tecnologias de Informação e em conjunto procurar construir uma melhor resposta, e que a mesma seja passível de ir sendo melhorada ao longo do tempo. Ao invés de muitos dos profissionais de saúde se desligarem desta participação conjunta com estas outras áreas do conhecimento. E depois virem mais tarde criticar o desenvolvimento de determinada resposta. Será certamente mais válido o envolvimento conjunto para a construção de raiz de uma proposta adaptada às necessidades da pessoa.
Seja no processo de diagnóstico e diagnóstico diferencial, mas também no próprio processo de intervenção, pensando nas potencialidades da realidade aumentada e virtual, entre outras propostas. É possível construirmos algo melhor. Não apenas uma máquina ou um algoritmo. Da mesma forma que na prática clínica não pretendemos fazer apenas um diagnóstico. Mas sim englobar as necessidades da pessoa na resposta a fornecer, não deixando que outros aspectos deixem de se manter presentes e preservados.
Comments