Ainda há muito a fazer e por descobrir no mundo da medicina, sobretudo no âmbito da neurologia que tem como principal obstáculo o próprio cérebro e a sua complexidade. Como tratar um órgão que é em si um mistério? Antes de traçar o caminho convém ter um mapa.

É a isto que se propõe o software da startup Mint Labs sediada em Barcelona e liderada por Paulo Rodrigues. Apelidado muitas vezes de ‘Google Maps do cérebro’, este software pode representar um ponto de viragem no diagnóstico de doenças neurológicas. O Tech ao Minuto procurou perceber junto de Paulo Rodrigues quais as grandes vantagens deste software. Leia a entrevista abaixo.

O software criado pela Mint Labs costuma ser considerado o 'Google Maps do cérebro'. Em que consiste e em que medida pode ser útil?

O nosso software permite olhar para dentro do cérebro e medir, quantificar e ver o que se passa lá dentro sem qualquer dano para o paciente. Isto significa que podemos mudar a forma como se avalia e diagnostica uma doença do cérebro: não com base em escalas clínicas, com base em sintomas e observação subjetiva mas na quantificação do verdadeiro estado dos tecidos no cérebro. Isto cria duas grandes aplicações: acelerar o desenvolvimento de novos tratamentos para doenças como Alzheimer ou a Esclerose Múltipla e reduzir grandemente os gastos que a indústria farmacêutica tem com os ensaios clínicos; e eventualmente permitir a deteção precoce destas doenças, vários anos antes de os sintomas se manifestarem.

O problema fundamental com as doenças neurológicas passa pelas dificuldades em identificar a doença, que normalmente sucede quando os sintomas são evidentes e o paciente já vive com a doença durante vários anos, sem saber – vários anos em que partes do cérebro já estão destruídas.

O uso generalizado do nosso software vai facilitar o trabalho dos médicos e investigadores e revolucionar a prevenção, o diagnóstico e o tratamento de doenças neurológicas, bem como as cirurgias ao cérebro humano e os ensaios clínicos.

Sendo um engenheiro de software porquê a área médica, sobretudo uma tão complexa e com tantos mistérios como a neurológica?

Desde sempre que sinto um fascínio pela ciência e pelo cérebro, pela inteligência e como podemos criar 'máquinas inteligentes' inspiradas no substrato neurológico. O software é uma ferramenta muito versátil que nos permite estudar e simular aspetos importantes destes mistérios.

Durante o doutoramento, então com a minha colega Vesna que estava também a investigar aspetos semelhantes, estávamos a criar uma tecnologia com enorme potencial, com grande impacto social. Porém, como sucede normalmente, em investigação os objetivos são diferentes e demora bastante tempo até que a inovação chegue ao mercado. Começámos então a pensar como traduzir aquilo que trabalhámos num produto para o mercado, juntando tecnologias novas e o mundo da neuro imagem.

Como vê a crescente aposta das tecnológicas na área dos sistemas cognitivos e inteligências artificiais? Com base na sua experiência quais pensa serem os maiores desafios para criar uma verdadeira inteligência artificial?

Vivemos numa época incrível onde a tecnologia avança a passos rápidos, graças à convergência de avanços em hardware com mais capacidades de processamento e armazenamento de informação, mais dados e mais medições sobre o mundo que nos rodeia, e sobretudo mais medições do interior do cérebro graças a tecnologia não invasiva como a Ressonância Magnética.

Esta imensa panóplia de dados (e uso aqui o termo 'Big Data') alimentará sistemas cognitivos para criar um modelo do cérebro saudável. E então, teremos as ferramentas para detetar anomalias e diferenças no desenvolvimento do tecido cerebral, a deteção precoce de doenças neuro degenerativas anos antes dos primeiros sintomas – porque os novos tratamentos poderão atrasar ou até parar a degeneração do tecido.

Vejo muitos desenvolvimentos na criação de máquinas inteligentes, de ferramentas com um elevado nível de inteligência artificial. Mas a questão é o que é 'inteligência artificial'. Ainda que possamos criar uma simulação fidedigna de um cérebro é também necessário criar uma simulação fidedigna do corpo, do ambiente onde existe, e dos mecanismos de captura de informação semelhantes aos humanos. Aí poderá ser uma verdadeira ‘inteligência artificial' semelhante à humana. Antes disso, em menos de uma década, vejo 'máquinas com inteligência artificial', isto é, aplicações, sistemas que serão muito bons numa tarefa como conduzir automóveis, ou analisar o nosso e-mail como uma assistente virtual.