Em um estudo piloto recente, pesquisadores da National University of Singapore (NUS) demonstraram que uma poderosa plataforma de inteligência artificial (IA) conhecida como CURATE.AI poderia ser usada para personalizar regimes de treinamento para indivíduos para personalizar a aprendizagem e melhorar o desempenho cognitivo. Usando dados de desempenho de uma determinada pessoa, CURATE.AI cria um perfil individualizado que permite que o treinamento cognitivo seja adaptado aos hábitos de aprendizagem e competências do indivíduo, de modo a aumentar a eficácia do treinamento.

Essa personalização dinâmica guiada por IA supera a atual melhoria limitada produzida pelo uso de métodos de treinamento tradicionais, que muitas vezes envolvem exercícios comportamentais repetitivos. Os resultados do estudo fornecem evidências de que a plataforma CURATE.AI tem o potencial de aprimorar o aprendizado, e abre caminho para aplicativos promissores para terapia digital personalizada, incluindo a prevenção do declínio cognitivo.

A pesquisa, liderado pelo professor Dean Ho e o professor assistente Christopher L. Asplund do N.1 Institute for Health (N.1) da NUS, que antes era o Instituto de Neurotecnologia de Cingapura (SINAPSE), foi publicado no jornal Terapêutica Avançada em 22 de maio de 2019.

Limitações do treinamento cognitivo tradicional

As abordagens de aprendizagem tradicionais muitas vezes dependem da repetição, onde os participantes são continuamente treinados sob o mesmo nível de intensidade, ou níveis de intensidade cada vez maiores ao longo do tempo. Embora essas abordagens possam resultar em melhor desempenho, eles podem não alcançar os resultados ideais em todos os participantes. Além disso, a melhor trajetória de melhoria será específica para o indivíduo, e a tarefa precisa ser ajustada para caber no indivíduo.

Ao longo dos anos, várias abordagens para melhorar o desempenho cognitivo foram estudadas, variando de tratamentos com drogas a videogames e exercícios mentais. Mais recentemente, o campo da terapia digital surgiu, com aplicativos móveis sendo explorados como substitutos para tratamentos de drogas.

"Todo mundo é único, então, quando se trata de treinamento ou aprendizagem, os resultados de desempenho certamente variam substancialmente de pessoa para pessoa. Aproveitar a tecnologia para aprimorar o aprendizado é uma boa maneira de enfrentar os desafios que confundem as abordagens de aprendizado convencionais. O que está faltando são abordagens que possam sintonizar adequadamente o desempenho de cada usuário para impulsionar a melhoria rápida do treinamento. É aqui que CURATE.AI pode entrar para preencher a lacuna, "compartilhou o Prof Ho, quem é o Diretor do N.1, e também Professor da cadeira de Reitor dos departamentos de Engenharia Biomédica e Farmacologia da NUS, além de membro do Instituto Biomédico de Pesquisa e Tecnologia em Saúde Global (BIGHEART) da NUS.

CURATE.AI é uma plataforma de inteligência artificial desenvolvida por uma equipe de engenheiros liderada pelo Prof Ho. Funciona usando os próprios dados de uma pessoa, como intensidade de treinamento e pontuações de desempenho de tarefas correspondentes, para calibrar a resposta única da pessoa. Esta calibração é então usada para criar um perfil CURATE.AI individualizado, que pode mapear e apontar o melhor regime de treinamento possível para impulsionar o desempenho da pessoa ao seu melhor.

Aproveitando a IA para otimizar o desempenho cognitivo

Para derivar como o desempenho cognitivo ideal pode ser alcançado, a equipe de pesquisa do NUS primeiro examinou como as pessoas realizam tarefas. A equipe empregou um software simulador de operações de vôo desenvolvido pela Força Aérea dos Estados Unidos e pela Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço. As tarefas do software incluem o gerenciamento dos níveis do tanque de combustível, rastrear um alvo usando um joystick, ajustar um rádio em resposta a comandos verbais, e respondendo às luzes indicadoras e medidores.

Um grupo de 28 participantes foi testado sobre o quão bem eles eram capazes de executar várias tarefas exigidas pelo software simultaneamente. Mesmo com as mesmas sequências de atividades e configurações de controle, os participantes tiveram um desempenho diferente. Por exemplo, para uma tarefa que exige uma reação a um sinal de alerta, o melhor executante poderia responder duas vezes mais rápido do que o pior executante. A maioria dos participantes melhorou com o tempo, mas suas respectivas taxas de melhoria foram muito variadas. Além disso, a melhora do mesmo participante frequentemente variava de um dia para o outro.

"As diferenças marcantes mostram claramente que um regime de treinamento único com base na repetição estática não é adequado para otimizar o aprendizado. Precisamos de uma estratégia que ajuste o treinamento - o que pode envolver muitas tarefas que interferem umas nas outras - de acordo com as mudanças nas respostas do participante, "disse Asst Prof Asplund, que também é do Yale-NUS College.

Como tal, a equipe de pesquisa conduziu um estudo piloto usando CURATE.AI para criar perfis de treinamento individualizados.

Três participantes passaram por treinamento usando o software simulador de operações de vôo, com baixo, níveis de intensidade média e alta. Suas pontuações de desempenho nesses níveis revelaram resultados altamente individualizados.

Os resultados do estudo piloto mostraram que, embora alguns participantes possam prosperar sob altos níveis de intensidade, outros podem ter um desempenho melhor em níveis de intensidade mais baixos. Isso indica que, para otimizar o desempenho, a intensidade do treinamento deve ser variada dinamicamente em um determinado ponto no tempo, pois manter a mesma intensidade ao longo de uma sessão de treinamento pode impedir a trajetória de melhoria. Além disso, as diferentes trajetórias observadas entre cada participante foram marcantes, reforçando a necessidade de personalizar o processo de treinamento cognitivo, uma vez que não há dois assuntos iguais.

"Com estudos prolongados, podemos ser capazes de identificar os regimes de mudança contínua que podem melhorar ainda mais o desempenho a longo prazo. Isso pode abrir oportunidades para CURATE.AI ser usado para outras aplicações, como a prevenção de declínio cognitivo, e terapia digital, "explicou o Sr. Theodore Kee, o primeiro autor do estudo e também membro do N.1.

Novos estudos

A equipe da NUS está planejando desenvolver um software móvel integrado ao CURATE.AI que pode ser expandido para outras terapias digitais e aplicativos de aprendizagem personalizados. Além disso, a equipe planeja realizar estudos prospectivos onde os participantes interagem com o software simulador de operações de voo por períodos mais longos, para determinar se o treinamento CURATE.AI pode permitir a retenção a longo prazo do desempenho de treinamento otimizado.