Um grupo de grandes instituições médicas especializadas no tratamento do cancro formou uma parceria para melhor aproveitar o potencial da IA para avançar no espaço. Com US$ 40 milhões em dinheiro e recursos de grandes financiadores de tecnologia, o Cancer AI Alliance (CAIA) poderia ser um grande avanço na medicina de precisão.
Os membros da aliança são Fred Hutchinson, que coordenará o novo esforço, Johns Hopkins, Dana Farber e Sloan Kettering – para ser mais preciso, os braços de investigação do cancro destas organizações.
Como disse o presidente e diretor da Fred Hutch, Tom Lynch, no palco do Intelligent Applications Summit em Seattle, onde o instituto está sediado, “acreditamos que isso tem potencial para ser transformador. Isto representa uma capacidade sem precedentes… de concordar que trabalhar em conjunto permitirá o progresso.”
Ele deu o exemplo de um paciente com um câncer pediátrico raro que vai para um centro, mas o conhecimento científico para melhor tratá-lo está isolado em outro centro, envolto em métodos proprietários e protocolos de manuseio. Talvez em dez anos esse conhecimento seja filtrado pela literatura científica, mas, como ele ressaltou, a criança com leucemia que não responde não tem tanto tempo.
A IA não faz milagres, é claro, e o puxão nas cordas do coração não significa que esse problema seria rápida e facilmente resolvido por algum modelo hipotético de descoberta de tratamento. Mas se um tratamento ou estudo que possa ajudar a fazer avançar as coisas não for visível entre estas organizações, isso atrasa todo o campo.
O problema é que a partilha de dados entre organizações médicas não é simples, devido a regulamentos, considerações de segurança e incompatibilidades entre formatos e bases de dados. Mesmo que o estudo para ajudar aquela criança com leucemia no Sloan Kettering esteja presente na Johns Hopkins, não há garantia de que estará presente de uma forma que possa ser compartilhada de forma legal e tecnicamente viável.
A nova organização pretende resolver isso por meio de aprendizagem federada, um tipo de colaboração segura de dados onde os dados brutos permanecem privados, mas podem ser usados para fins de treinamento de IA e outros sistemas computacionais.
Se as organizações de pesquisa puderem contribuir para um objetivo comum, como treinar a descoberta de um medicamento ou um modelo de diagnóstico para um câncer que todos sabem que existe, ao mesmo tempo em que cumprem a HIPAA e outros controles de dados, elas o farão com prazer. Criar um sistema colaborativo sob esse modelo é o objetivo da CAIA, mas ainda é uma saída, de acordo com Jeff Leek, vice-presidente e diretor de dados da Fred Hutch.
É certamente possível, explicou ele, mas é um problema difícil do lado tecnológico que só pode ser abordado quando os principais participantes estiverem presentes. Alinhar estes centros de investigação do cancro e vinculá-los ao dinheiro e à experiência da Microsoft, AWS, Nvidia e Deloitte foi o primeiro passo necessário, e não trivial. Agora, a infra-estrutura, os padrões e os objectivos específicos partilhados (como a prossecução de um modelo para um cancro ou tratamento específico) podem começar a tomar forma.
Os 40 milhões de dólares são uma combinação de caixa operacional, serviços e intangíveis das quatro empresas mencionadas e serão implementados num cronograma não especificado, exceto que a CAIA espera estar funcional até ao final deste ano. A iniciativa deverá “produzir os seus primeiros insights” até ao final de 2025.
