A inteligência artificial (IA) é mais conhecida por sua capacidade de ver (como em carros sem motorista) e ouvir (como em Alexa e outros assistentes domésticos). De agora em diante, também pode cheirar mal. Meus colegas e eu estamos desenvolvendo um sistema de IA que pode cheirar o hálito humano e aprender como identificar uma variedade de substâncias reveladoras de doenças que podemos expirar.

O olfato é usado por animais e até plantas para identificar centenas de substâncias diferentes que flutuam no ar. Mas, em comparação com outros animais, o olfato humano é muito menos desenvolvido e certamente não é usado para realizar as atividades diárias. Por esta razão, os humanos não estão particularmente cientes da riqueza de informações que podem ser transmitidas pelo ar, e pode ser percebido por um sistema olfativo altamente sensível. A IA pode estar prestes a mudar isso.

Por algumas décadas, laboratórios em todo o mundo têm sido capazes de usar máquinas para detectar quantidades muito pequenas de substâncias no ar. Essas máquinas, chamados espectrômetros de massa de cromatografia gasosa ou GC-MS, pode analisar o ar para descobrir milhares de moléculas diferentes conhecidas como compostos orgânicos voláteis.

Na máquina GC-MS, cada composto em uma amostra de ar é primeiro separado e depois dividido em fragmentos, criando uma impressão digital distinta a partir da qual os compostos podem ser reconhecidos. A imagem abaixo é uma visualização de uma pequena parte dos dados de uma análise de uma amostra de respiração.

Cada pico representa um fragmento de uma molécula. Os padrões particulares de tais picos revelam a presença de substâncias distintas. Freqüentemente, mesmo o menor pico pode ser crucial. Entre as várias centenas de compostos presentes na respiração humana, alguns deles podem revelar a presença de vários tipos de câncer, mesmo nos estágios iniciais. Laboratórios de todo o mundo estão, portanto, experimentando com GC-MS como uma ferramenta de diagnóstico não invasiva para identificar muitas doenças, sem dor e em tempo hábil.

Infelizmente, o processo pode consumir muito tempo. Grandes quantidades de dados precisam ser inspecionados manualmente e analisados ​​por especialistas. A grande quantidade de compostos e a complexidade dos dados significam que mesmo os especialistas demoram muito para analisar uma única amostra. Os humanos também estão sujeitos a erros, pode perder um composto ou confundir um composto com outro.

Como a inteligência artificial pode ajudar

Como parte da equipe de ciência de dados da Loughborough University, meus colegas e eu estamos adaptando a mais recente tecnologia de inteligência artificial para perceber e aprender um tipo diferente de dados:os compostos químicos em amostras de ar expirado. Modelos matemáticos inspirados no cérebro, chamadas de redes de aprendizagem profunda, foram especificamente projetados para "ler" os traços deixados pelos odores.

Uma equipe de médicos, enfermeiras, radiologistas e físicos médicos do Centro de Câncer de Edimburgo coletaram amostras de ar expirado de participantes submetidos a tratamento de câncer. As amostras foram então analisadas por duas equipes de químicos e cientistas da computação.

Uma vez que vários compostos foram identificados manualmente pelos químicos, computadores rápidos receberam os dados para treinar redes de aprendizagem profunda. O cálculo foi acelerado por dispositivos especiais, chamados GPUs, que pode processar várias informações diferentes ao mesmo tempo. As redes de aprendizagem profunda aprenderam mais e mais com cada amostra de respiração, até que puderam reconhecer padrões específicos que revelaram compostos específicos na respiração.

Neste primeiro estudo, o foco era reconhecer um grupo de produtos químicos, chamados aldeídos, que são frequentemente associados a fragrâncias, mas também a condições de estresse humano e doenças.

Computadores equipados com essa tecnologia levam apenas alguns minutos para analisar de forma autônoma uma amostra de respiração que antes levava horas por um especialista humano. Efetivamente, A IA está tornando todo o processo mais barato - mas, acima de tudo, está tornando-o mais confiável. Ainda mais interessante, este software inteligente adquire conhecimento e melhora com o tempo à medida que analisa mais amostras. Como resultado, o método não se restringe a nenhuma substância em particular. Usando esta técnica, sistemas de aprendizagem profunda podem ser treinados para detectar pequenas quantidades de compostos voláteis com aplicações potencialmente amplas na medicina, forense, análises ambientais e outros.

Se um sistema de IA pode detectar marcadores de doença, então, torna-se possível também diagnosticar se estamos doentes ou não. Isso tem um grande potencial, mas também pode ser controverso. Nós simplesmente sugerimos que a IA poderia ser usada como uma ferramenta para detectar substâncias no ar. Não é necessário diagnosticar ou tomar uma decisão. As conclusões e decisões finais são deixadas para nós.

Este artigo foi publicado originalmente em The Conversation. Leia o artigo original.