Como a IA pode auxiliar na revisão de pesquisas científicas

Centenas de artigos científicos a respeito do novo coronavírus foram publicados desde o início da pandemia, e muitos deles nem chegaram a ser revisado. Isso pode ter feito com que descobertas e informações importantes a respeito do microrganismo e da doença que tomaram conta do planeta tenham passado despercebidas.

O mais preocupante é que, mesmo com a falta de análise cuidadosa, vários documentos acabaram se tornando públicos e levaram a decisões precipitadas de governos, como a combinação das substâncias hidroxicloroquina e azitromicina em tratamentos que se provaram, mais tarde, não efetivos. 

Sendo humanamente impossível dar conta de tantas pesquisas, como contornar a situação? Bem, o uso de IA é um dos métodos aplicados.

Tudor Oprea, professor de Medicina e Ciências Farmacêuticas e chefe da Divisão de Informática Translacional da Universidade do Novo México, em entrevista à Nature Biotechnology, explicou que o senso de urgência para desenvolver uma vacina e chegar a tratamentos eficazes para combater a covid-19 levou muitos cientistas a contornar o processo tradicional de revisão por pares, publicando versões preliminares de seus trabalhos na internet. 

De acordo como professor, entre as consequências da divulgação precipitada dos estudos está o desperdício de recursos (como tempo e dinheiro) em iniciativas que, muitas vezes, não apresentam resultado algum. 

Nesse sentido, técnicas de machine learning e da já citada IA são capazes de filtrar diversos dados e evitar que instituições se dediquem em vão a abordagens ineficazes enquanto poderiam dar atenção a soluções promissoras.

Ciência, pesquisa e tecnologia

Oprea não está sozinho na defesa da tecnologia. Isso porque vários de seus colegas, pertencentes aos setores público e privado de diversos países, na mesma entrevista, corroboraram a ideia de que o poder da computação massiva permite a verificação de muitas das afirmações registradas em documentos. 

É preciso ressaltar que, segundo Oprea, tais ferramentas não estão totalmente desenvolvidas: “Estamos chegando muito, muito perto de habilitar sistemas automatizados para processar toneladas de publicações e identificar discrepâncias. Não tenho conhecimento de nenhum sistema do tipo que esteja em operação, mas sugerimos que, com o financiamento adequado, o auxílio seja disponibilizado”, ele disse em nome da equipe. Ainda assim, progressos estão sendo testemunhados.

Um dos exemplos citados pelo professor é a mineração de texto, por meio da qual um computador examina milhões de páginas em busca de padrões específicos. 

“Não estamos dizendo que temos a cura para a deficiência da revisão de pares, mas que a solução está ao nosso alcance. Podemos aprimorar a maneira como o sistema é empregado atualmente. […] Em um futuro próximo, como no início do ano que vem, poderemos processar muitos desses dados e fornecer recursos adicionais para apoiar a atuação de nossos colegas”, ele finalizou.

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Fontes: ScienceDaily.