Google DeepMind Health

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MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO 
 SECRETARIA DE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA 
INSTITUTO FEDERAL CATARINENSE 
 
 
 
 
INSTITUTO FEDERAL CATARINENSE 
CÂMPUS LUZERNA 
CURSO ENGENHARIA DE CONTROLE E AUTOMAÇÃO 
 
 
 
 
 
 
 
 
SOLUÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA A SAÚDE – 
GOOGLE DEEPMIND HEALTH 
 
 
 
THALIS MORITZ PARIZE 
 
 
 
 
 
 
 
Trabalho apresentado como 
requisito parcial para obtenção de 
aprovação na disciplina Tópicos em 
Inteligência Artificial, no curso de 
Engenharia de Controle e 
Automação, no Instituto Federal 
Catarinense – Campus Luzerna. 
 
Prof.: Ricardo Antonello 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Luzerna 
Outubro/2016 
 
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THALIS MORITZ PARIZE 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
SOLUÇÃO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA A SAÚDE – 
GOOGLE DEEPMIND HEALTH 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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SUMÁRIO 
 
RESUMO .......................................................................................................... 7 
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................. 8 
2. A HISTÓRIA DO GOOGLE DEEPMIND ...................................................... 9 
3. PRIMEIRO PASSO DO DEEPMIND .......................................................... 11 
4. CONCLUSÃO ............................................................................................. 13 
5. REFERÊNCIAS .......................................................................................... 14 
 
 
 
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ÍNDICE DE ILUSTRAÇÕES 
 
FIGURA 1- LOGOTIPO GOOGLE DEEPMIND HEALTH 10 
FIGURA 2 - IMAGEM DE UM EXAME REALIZADO PELA UCLH MOSTRANDO O CÂNCER NA 
GARGANTA E CABEÇA 12 
 
 
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RESUMO 
 
Desde os primeiros momentos da história da computação, os cientistas têm 
sonhado com ideia de criar uma “mente artificial”. Entre todas as pesquisas 
tecnológicas modernas, esta busca por sistemas computacionais artificialmente 
inteligentes tem sido uma das mais ambiciosas, e não surpreendentemente, 
controvertidas. Mas os médicos também foram cativados desde cedo pelo potencial 
que tal tecnologia poderia ter para a medicina. Com computadores inteligentes 
capazes de armazenar e processar vastos repositórios de conhecimento, a 
esperança é que eles poderiam se tornar "médicos artificiais", ajudando, e até 
ultrapassando, os profissionais clínicos na realização de diagnósticos. É exatamente 
isso que o Google DeepMind Health vem trabalhando nos últimos anos, pela 
melhoria no tratamento de saúde, facilitando a vida de médicos e pacientes do 
mundo inteiro. 
 
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1. INTRODUÇÃO 
 
Recentemente, uma das maiores empresas de tecnologia do mundo todo, a 
Google, comprou o DeepMind Health, uma empresa de inteligência artificial com a 
finalidade única de tratamento de saúde com a ajuda da Inteligência Artificial. O 
principal objetivo do DeepMind é fazer com que o mundo seja um lugar melhor pelo 
desenvolvimento de tecnologias que ajudam a resolver um dos maiores problemas 
da sociedade: a cura do câncer. Para o DeepMind, ficou muito claro que as 
pesquisas deveriam ser relacionadas ao cuidado com a saúde, pois é uma área 
onde todos os envolvidos com o projeto acreditam que poderá fazer uma diferença 
para a vida das pessoas no mundo todo. 
 
 
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2. A HISTÓRIA DO GOOGLE DEEPMIND 
 
O DeepMind teve fundação no Reino Unido, onde o Serviço Nacional de 
Saúde (em inglês National Health Service, NSH) era muito importante para a 
composição da equipe DeepMind. O NHS foi o responsável por tornar o DeepMind 
mais conhecido ao redor do mundo. O NHS ajudou a trazer muitas pessoas para o 
mundo, e tem cuidado dos entes queridos quando eles precisarem de ajuda. 
Queremos ver os NHS prosperar, e para assegurar que os seus médicos talentosos 
obter as ferramentas e suporte que eles precisam para continuar a prestar cuidados 
de classe mundial. 
Enfermeiros de primeira linha, os médicos e outros profissionais de saúde que 
passam os dias que tratam pacientes sabem melhor do que ninguém o que é 
necessário para fornecer o cuidado excepcional. O DeepMind visa apoiar os clínicos, 
fornecendo os conhecimentos técnicos necessários para construir e tecnologias de 
ponta que os ajudem a fornecer o melhor cuidado possível aos seus pacientes. 
Desde o final do ano de 2015, o trabalhos dentro do DeepMind começaram a 
se intensificar, e nesse tempo de trabalho foi o suficiente para provar o quão 
vislumbrante de que é possível. A equipe técnica do DeepMind continuou a 
pesquisar o que as enfermeiras e médicos precisavam, e trabalhando com eles para 
projetar e dimensionar novas e melhores ferramentas de ponta, que seguiram os 
seguintes princípios: 
 
 Valorizando a clínica e a experiência do paciente: Enfermeiras, médi-
cos e pacientes são os mais experientes, o DeepMind pode construir 
ferramentas para ajuda-los e auxiliá-los. 
 
 Ter o apoio do NHS: O NHS oferece total suporte ao DeepMind, e 
acredita-se que o ponto principal seria que o tratamento de saúde de-
veria ser universalmente disponível e gratuito. O trabalho do DeepMind 
Health vai apoiar e reforçar a prestação de cuidados exemplar do NHS. 
 
 Construir tecnologias que trabalhem juntas: Tecnologias eficazes de 
tratamento de saúde devem funcionar bem com os sistemas existen-
tes, apoiando ainda mais a inovação por médicos e cientistas. Haverá 
o desenvolvimento de tecnologia aberta e interoperável, enquanto ab-
solutamente proteger a confidencialidade dos dados do paciente. Isso 
garante que os benefícios da inovação são amplamente compartilha-
dos. 
 
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Um dos problemas mais difíceis do mundo torna-se mais tratável quando 
diversas equipes de líderes profissionais trabalham em parceria. Construção de 
tecnologias de classe mundial que suportam os médicos é uma das coisas mais 
importantes que o DeepMind pode fazer, o que é a principal promessa dessa 
empresa. 
 
 
Figura 1- Logotipo Google DeepMind Health 
 
 
 
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3. PRIMEIRO PASSO DO DEEPMIND 
 
No último dia 30 de agosto, o DeepMind anunciou uma nova parceria de 
pesquisa com o Departamento de Radioterapia da University College London 
Hospitals (UCLH), uma fundação confiável do NHS, que prevê o tratamento do 
câncer de liderança mundial. 
Uma pesquisa feita que um em setenta e cinco homens e uma em cada cento 
e cinquenta mulheres serão diagnosticadas com câncer oral, durante a sua vida, e ocâncer de cavidade oral aumentou 92% desde os anos 70. O câncer de cabeça e 
pescoço, em geral, afeta mais de 11.000 pacientes só no Reino Unido a cada ano. 
Avanços no tratamento como a radioterapia têm melhorado as taxas de 
sobrevivência, mas por causa do elevado número de estruturas delicadas 
concentradas nesta área do corpo, os médicos têm de planejar o tratamento com 
extremo cuidado para garantir que nenhum dos nervos vitais ou órgãos sejam 
danificados. 
Isso faz com que um cancro na parte de trás da boca ou nos seios nasais, por 
exemplo, seja particularmente difícil de tratar com radioterapia. 
Assim, com os médicos na equipe de radioterapia líder mundial do UCLH 
estão explorando se os métodos de aprendizado de máquina poderia reduzir a 
quantidade de tempo que leva para planejar o tratamento de radioterapia para tais 
tipos de câncer. 
Antes de a radioterapia poder ser administrada, os médicos têm de produzir 
um mapa detalhado das áreas do corpo a ser tratada, e as áreas a fim de evitar 
danos causados pela máquina. 
O processo, conhecido como segmentação, envolve o desenho em torno de 
diferentes partes da anatomia e a alimentação da informação através de uma 
máquina de radioterapia, o que pode, em seguida, atingir os cancros que estão em 
alvo, deixando o tecido saudável ileso. 
Mas quando um tumor e estruturas anatômicas vitais são encontrados em tal 
proximidade, como na cabeça e pescoço, os contornos clínicos produzem devem ser 
cuidadosamente detalhados. 
Para esses tipos de câncer, a segmentação pode demorar cerca de quatro 
horas. E mesmo que equipa de especialistas do UCLH no centro da cabeça e 
 
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pescoço câncer dedicado é um líder nacional neste processo, ainda há potencial de 
inovação. O DeepMind acredita que a aprendizagem de máquina pode fazer a 
diferença. 
A colaboração dessa empresa do Google vai analisar cuidadosamente 
exames anônimos de até setecentos ex pacientes do UCLH, para determinar o 
potencial de aprendizagem da máquina, e fazer o planejamento da radioterapia mais 
eficiente. 
O principal objetivo do DeepMind, atualmente, é o desenvolvimento de um 
algoritmo para este projeto capaz de mapear o corpo e ajudar no tratamento de 
câncer, principalmente na região da cabeça e pescoço. De certa forma, o algoritmo 
ajudará a máquina que realiza a segmentação do câncer para a mesma ser mais 
precisa e eficiente. Há projetos a serem desenvolvidos de que o DeepMind possa 
desenvolver este mesmo algoritmo para o corpo todo, e não somente nas regiões já 
identificadas. 
 
Figura 2 - Imagem de um exame realizado pela UCLH mostrando o câncer na garganta e 
cabeça 
 
 
 
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4. CONCLUSÃO 
 
Os médicos do DeepMind continuarão a ser responsáveis por decidir os 
planos de tratamento de radioterapia, mas espera-se que o processo de 
segmentação poderia ser reduzido de até quatro horas para cerca de uma hora. 
Espera-se que com o tempo, a pesquisa pode levar a dois benefícios, em 
particular: liberando tempo dos médicos para se concentrar mais no atendimento ao 
paciente, educação e pesquisa; o desenvolvimento de um algoritmo de 
segmentação de radioterapia que podem potencialmente ser aplicada a outras áreas 
do corpo. 
Como todo o trabalho do DeepMind foi feito com ajuda do NHS, os dados dos 
pacientes que estão sendo usados nesse projeto serão tratados com máximo 
cuidado e respeito. Todos os exames serão anônimos em linha com a política de 
Governança da Informação UCLH antes que eles são compartilhados com 
DeepMind. 
Esse tipo de pesquisa usada pelo DeepMind ainda é exploratória, mas há um 
projeto futuro que irá facilitar a vida de muitos médicos e pacientes do mundo todo 
com o tratamento de saúde proposto pelo Google DeepMind. 
 
 
 
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5. REFERÊNCIAS 
 
Applying machine learning to radiotherapy planning for head & neck cancer 
(https://deepmind.com/blog/applying-machine-learning-radiotherapy-planning-head-
neck-cancer/) Acesso: 02/10/16. 
 
DeepMind, empresa do Google, desenvolve solução de inteligência artificial para 
saúde (http://convergecom.com.br/tiinside/25/02/2016/deep-mind-empresa-do-
google-desenvolve-solucao-de-inteligencia-artificial-para-saude/) Acesso: 04/10/16 
 
We are very excited to announce the launch of DeepMind Health 
(https://deepmind.com/blog/we-are-very-excited-announce-launch-deepmind-health/) 
Acesso: 04/10/16.