Julho de 2024 – Vol. 29 – Nº 7

Walmor J. Piccinini

Nos primeiros números da Psychiatry Online Brazil (Brasil) lá por
1996, nosso editor Giovanni Torello escrevia sobre o uso do
computador no consultório como uma ferramenta útil,
passaram-se os anos e agora se discute se os Bots criados
pela Inteligência Artificial poderiam substituir o psiquiatra e/ou
o psicólogo no tratamento de pacientes, antes disto os robôs
teriam que ter consciência o que já seria outra história, os
seres humanos perderiam a importância. É difícil acreditar
nesta hipótese, mas a ficção científica está cheia desses
personagens humanoides.
No atual momento da arte, podemos citar alguns campos em que
a Inteligência artificial está sendo útil como apoio a
terapêutica.

1. Predição de Tratamento Farmacológico:
   o Ensaios clínicos utilizando IA foram realizados
   principalmente na área de predição de tratamento
   farmacológico.
   o A IA pode otimizar o tratamento com base na resposta e
   no prognóstico dos pacientes 1 .
2. Desenvolvimento de Habilidades Sociais e Análise Estrutural:
   o Além da predição de tratamento, a IA também foi
   aplicada no desenvolvimento de habilidades sociais e na
   análise de alterações estruturais do sistema nervoso
   central.
   o Essas aplicações podem contribuir para diagnósticos
   mais precisos e tratamentos personalizados 1 .
3. Desafios Éticos e Técnicos:
   o Embora a IA tenha grande potencial para revolucionar a
   psiquiatria, é importante considerar os desafios éticos e
   técnicos associados ao seu uso.
   o A avaliação clínica ainda é fundamental e não deve ser
   substituída pela IA até o presente momento 1 .

Em resumo, a IA representa inovações e avanços significativos na
área da psiquiatria, mas é essencial manter um equilíbrio entre a
tecnologia e a prática médica tradicional.  A evolução ou revolução
continua, estamos na era em que chegaram as máquinas

inteligentes. “Existem vários novos tipos de máquinas e software
disponíveis, conhecidos coletivamente como Bots.
Bots são programas de computador que simulam conversas
humanas por meio de comandos de voz ou chats de texto, ou
ambos. O desenvolvimento atual de algoritmos de aprendizado de
máquina, como aprendizado profundo e redes neurais que
executam tarefas de IA como o reconhecimento de imagem,
geração de linguagem natural, reconhecimento de fala e síntese de
texto em fala, que ganhou impulso na jornada humana em direção à
singularidade tecnológica”.
Um dos objetivos finais no campo da IA ​​é construir sistemas de
computador que possam ter conversas semelhantes às humanas
com os usuários. Recentemente houve avanços nas tecnologias de
IA, o que nos deixou mais perto de atingir esse objetivo.
As tentativas de interação entre terapia com uso de máquinas já
têm uma longa história. Lembro especificamente de um filme que vi
na década de 70, mais precisamente em 1976 em que um ser criado
por computador dava assistência emocional para pessoas sofrendo
de grande estresse. Perguntei ao Copiloto sobre este filme e recebi
a seguinte resposta: Logan’s Run é um filme de ficção científica
americano lançado em 1976, dirigido por Michael Anderson e
estrelado por Michael York, Jenny Agutter, Richard Jordan, Roscoe
Lee Browne, Farrah Fawcett e Peter Ustinov. O roteiro, escrito por
David Zelag Goodman, é baseado no romance homônimo de 1967
escrito por William F. Nolan e George Clayton Johnson 1 .
A história se passa em uma sociedade futura que, à primeira vista,
parece ser uma utopia. No entanto, logo se revela uma distopia, na
qual a população e o consumo de recursos são mantidos em
equilíbrio pela eliminação de todos que atingem a idade de 30 anos.
Os cidadãos vivem um estilo de vida hedonista, mas, para evitar a
superpopulação, todos devem passar pelo ritual do “Carrossel”
quando atingem essa idade. Nesse ritual, eles são mortos sob o
pretexto de serem “renovados”. Aqueles que não aceitam essa
suposta chance de renascimento e tentam fugir da cidade são
chamados de “Runners”. Logan 5, um “Sandman” encarregado de
eliminar os fugitivos, acaba se tornando um Runner ele mesmo,
junto com sua companheira Jessica. Juntos, eles embarcam em

uma jornada perigosa em busca de um lugar onde possam viver
livremente e envelhecer 1 .
O filme foi marcado por desafios de efeitos especiais ao retratar o
Carrossel e pelo uso inovador de hologramas e lentes grande-
angulares. Ele ganhou um Oscar especial por seus efeitos visuais e
seis prêmios Saturn, incluindo Melhor Filme de Ficção
Científica. Além disso, uma série de TV derivada foi exibida em
1977–1978 com 14 episódios 1 .
No filme, provavelmente, a ideia de um personagem virtual se
baseou em E.L.I.S.A. ou Eliza; . E.L.I.S.A. é, na verdade, um software
de inteligência artificial que simula uma análise pessoal. Ele faz
uso de algoritmos não numéricos para resolver problemas
complexos que não são favoráveis à computação direta.
Atualmente, a área de Inteligência Artificial (IA) mais ativa inclui
sistemas especialistas baseados em conhecimento,
reconhecimento de padrões (voz e imagem), jogos e demonstração
de teoremas. Um exemplo notável é o uso de redes neurais, que
simulam a estrutura dos processos cerebrais e podem aprender
com experiências passadas, como sistemas de reconhecimento de
imagem e aprendizado 1 . Portanto, estamos falando de software de
inteligência artificial.
E.L.I.S.A., também conhecido como ELIZA, é um dos primeiros
programas de processamento de linguagem natural (NLP) criados
na década de 1960. Desenvolvido por Joseph Weizenbaum, ELIZA
foi projetado para simular uma conversa com um terapeuta, embora
de maneira bastante rudimentar.
Como funciona Eliza?
A psicanálise dos anos 50 até quase oitenta preconizava a técnica
do espelho, o analista evitava o máximo possível enviar qualquer
estímulo que afetasse as fantasias dos pacientes. Roupas e
decoração neutras. A pergunta era devolvida ao analisando.
ELISA utiliza regras de substituição para transformar as entradas do
usuário em respostas. Por exemplo, se o usuário digitar “Estou
triste”, ELISA pode responder com “Por que você está se sentindo
triste?”.
A pesquisa nesta área foi se desenvolvendo e começaram a
aparecer novos sistemas que a partir de 1994 passaram a ser
denominados Chatbot.

1. ELISA: É considerado o primeiro chatbot da história da Ciência da
   Computação, desenvolvido por Joseph Weizenbaum no
   Massachusetts Institute of Technology (MIT).
2. Foi em 1994 que o termo ‘Chatterbot’ foi cunhado. ELISA opera
   reconhecendo palavras ou frases-chave da entrada para
   reproduzir uma resposta usando essas palavras-chave de
   respostas pré-programadas.
   Aqui estão os princípios básicos de funcionamento do ELISA:
3. Regras de Substituição: ELISA utiliza regras de substituição para
   transformar as entradas do usuário em respostas. Por exemplo,
   se o usuário digitar “Estou triste”, ELISA pode responder com
   “Por que você está se sentindo triste?”.
4. Padrões e Transformações: O programa possui um conjunto de
   padrões predefinidos e suas transformações correspondentes.
   Esses padrões são usados para identificar palavras-chave nas
   mensagens do usuário e gerar respostas apropriadas. Por
   exemplo, se o usuário mencionar “mãe”, ELISA pode responder
   com “Fale-me mais sobre sua mãe”.
5. Reflexões: ELISA também faz uso de reflexões, repetindo
   palavras ou frases do usuário para criar a ilusão de
   compreensão. Por exemplo, se o usuário disser “Eu me sinto
   sozinho”, ELISA pode responder com “Por que você se sente
   sozinho?”.
6. Respostas Genéricas: As respostas de ELISA são
   frequentemente vagas e genéricas, evitando compromissos ou
   opiniões pessoais. Isso ajuda a manter a ilusão de que o
   programa está realmente ouvindo e compreendendo.
7. Não há Inteligência Real: É importante notar que ELISA não
   possui inteligência real. Ele não entende o contexto ou as
   emoções do usuário. Suas respostas são baseadas apenas nas
   regras e padrões predefinidos.
8. Em resumo, ELISA é um marco importante na história da IA e
   NLP, mas sua funcionalidade é limitada em comparação com os
   sistemas modernos. Hoje em dia, temos assistentes virtuais
   muito mais avançados, como os baseados em redes neurais, que
   podem compreender e gerar respostas mais sofisticadas
   Por exemplo, se um humano disser que “Minha mãe cozinha
   boa comida”. ELISA pegaria a palavra “mãe” e responderia

fazendo uma pergunta aberta “Conte-me mais sobre sua
família”. Isso criou uma ilusão de compreensão e interação
com um ser humano real, embora o processo fosse
mecanizado.

2. ALICE: Foi desenvolvido em 1995 por Richard Wallace. Ao
   contrário de Elisa, o chatbot ALICE foi capaz de utilizar
   processamento de linguagem natural, o que permitiu conversas
   mais sofisticadas. Foi revolucionário, porém, por ser de código
   aberto. Os desenvolvedores poderiam usar AIML (linguagem de
   marcação de inteligência artificial) para criar seus próprios chatbots
   com tecnologia ALICE.
3. JABBERWACKY: Jabberwacky é um chatterbot criado pelo
   programador britânico Rollo Carpenter. O seu objetivo declarado é
   “simular o bate-papo humano natural de uma forma interessante,
   divertida e bem-humorada”. É uma tentativa inicial de criar uma
   inteligência artificial através da interação humana. O objetivo
   declarado do projeto era criar uma inteligência artificial capaz de
   passar no Teste de Turing. Ele foi projetado para imitar a interação
   humana e realizar conversas com os usuários. Não foi concebido
   para desempenhar quaisquer outras funções. Ao contrário dos
   programas de IA mais tradicionais, a tecnologia de aprendizagem
   destina-se a ser uma forma de entretenimento, em vez de ser
   utilizada para sistemas de suporte informático ou representação
   corporativa. Desenvolvimentos recentes permitem uma abordagem
   mais roteirizada e controlada sobre a IA de conversação geral, com
   o objetivo de reunir o melhor de ambas as abordagens, e o uso nas
   áreas de vendas e marketing está em andamento. A intenção final é
   que o programa passe de um sistema baseado em texto para ser
   totalmente operado por voz – aprendendo diretamente a partir do
   som e de outras entradas sensoriais. Seu criador acredita que ele
   pode ser incorporado em objetos da casa, como robôs ou bichinhos
   falantes, com a intenção de ser útil e divertido, fazendo companhia
   às pessoas/.

Uso do Chatbot

Os Chatbot se multiplicam, mas não substituem o médico.
Declarações de usuários são positivas quanto ao seu uso paliativo.
As relações com o chatbot podem ser similares a uma entrevista
com terapeuta, mas não o substituem podem ser vistos como
suportes.
O QUE É QUE OS BOTS PODEM FAZER? Os bots podem realmente
ser muito úteis neste domínio. Existem inúmeras atividades que
acontecem no seu processo de saúde que não têm nenhum
envolvimento do médico, e a maioria desses processos é
demorada. Um bot pode aliviar a dor e o incômodo associados a
cada um deles (e mais alguns). Alguns exemplos do topo da minha
cabeça: Vou me aprofundar no primeiro ponto, mas para evitar que
esta história fique muito longa, pularei os outros. Mais uma vez, não
tenho ideia. Percebi que você é o hospital/clínica mais próximo e
simplesmente liguei ou passei por aqui. Porque — surpresa
surpresa — eu preciso de assistência médica. Posso atender isso,
por favor?! Se eu tivesse um médico de preferência ou se fosse uma
consulta de acompanhamento eu teria dito isso, não é? Então,
claramente não tenho em mente um sabor favorito de médico. Um
chatbot pode ajudar aqui. Ele saberá para qual rota o processo deve
ser direcionado com base em: O paciente imediatamente solicita
uma determinada especialidade. O paciente descrevendo alguns
sintomas básicos com base em algumas regras simples ajudará o
chatbot a saber o que fazer a seguir. Por exemplo, estou com dor de
garganta há dois dias e agora estou tendo dificuldade para engolir
alimentos. O bot pode fazer algumas perguntas básicas e com base
na resposta do paciente a especialidade pode ser determinada.
Agora. Na maioria das vezes, o paciente prefere marcar uma

consulta o mais cedo possível. Algumas opções simples e rápidas
nos slots disponíveis do médico – data – horário seriam boas o
suficiente para o paciente tomar uma decisão. Processos como um
novo registro, etc., estariam incluídos na ampla gama de serviços
oferecidos aqui. E, diferentemente do preenchimento de um
formulário enquanto espera no pronto-socorro, o paciente poderá
fazer isso em casa, no escritório ou a caminho do pronto-socorro
em seu Uber. Da mesma forma, serviços como lembretes sobre
compromissos agendados, alteração/cancelamento de
compromissos, etc.— tudo pode ser feito usando o chatbot.

2. Auxílio nos procedimentos recomendados pelo médico Exames

de sangue, sugerindo vários laboratórios de diagnóstico,
agendamento de visita para coleta de amostra de sangue, etc.
Passa a informar o paciente quando os resultados do laboratório
forem divulgados. Pode incluir uma variedade de atividades e
serviços aqui. #3. Acompanhamento para verificar a melhora do
estado do paciente A medicação está ajudando? Existe algum
desvio na gravidade dos diferentes sintomas, etc. Ajuda a identificar
se uma consulta deve ser recomendada antes do previsto e/ou se
os medicamentos precisam ser trocados. (e, um cenário menos
provável, mas provável, de diagnóstico incorreto) #4. Cuidados pós-
operatórios e respostas a dúvidas O que uma pessoa deve comer,
que circunstâncias evitar? O que esperar após qualquer
procedimento? Qual a dosagem de um determinado medicamento,
lembretes sobre quando é hora de tomar um medicamento, etc. #5.
Ajuda com medicamentos OTC Posso dirigir depois de tomar um
determinado medicamento? Posso tomar o comprimido X para
minha dor de cabeça enquanto estiver tomando esta receita. #6.
Atuar como um repositório 24 horas por dia, 7 dias por semana para
dados históricos de saúde Quais foram meus níveis de açúcar no
sangue nos últimos 12 meses? Uma coisa boa de se ter: uma
interação mais próxima com dispositivos vestíveis de rastreamento
de saúde. #7. Responder a perguntas e fornecer suporte em

equipamentos médicos, etc. Onde posso fazer a manutenção da
minha cadeira de rodas? Qual nebulizador devo comprar para minha
condição?
ISSO AJUDARIA? Claro. Lembre-se da última vez que você tratou de
um problema de saúde. Você passou talvez 10% do seu tempo com
o médico, o resto foi gasto lidando com os aspectos
administrativos, preenchendo as receitas, cuidando dos processos
de cobrança, agendando próximas consultas e uma série de outras
atividades. Um chatbot que funcione bem pode reduzir
drasticamente a frustração e o tempo envolvido em todas essas
atividades. QUAL SERIA UM CENÁRIO IDEAL? Um sistema ideal
seria aquele que atuasse como um repositório
central — independentemente da clínica, hospital ou médico que o
paciente está consultando no momento. Por que? Não há
necessidade de concluir o processo de registro todas as vezes.
Todos os dados necessários estão lá (caso o paciente já tenha se
cadastrado em algum centro usando o bot) e podem ser trocados
entre o chatbot e o sistema da clínica. O histórico completo do
paciente está sempre disponível, incluindo resultados laboratoriais
anteriores, diagnósticos, alergias, condições pré-existentes,
histórico genético, etc. Uma camada adicional poderia ser obter
sempre o consentimento do paciente, em vez de compartilhá-lo
diretamente com o novo médico/clínica. O bot seria capaz de
recomendar outros médicos com base na urgência, proximidade,
disponibilidade etc. Mas provavelmente isso seria esperar demais.
Afinal, por mais nobre que seja a profissão, clínicas e hospitais são
negócios no final das contas e um sistema que fala em eliminar
toda e qualquer vantagem competitiva pode não ser algo que
entusiasmaria a muitos. Essas coisas são realmente necessárias,
mas como eu disse, talvez precisemos pensar em um nome mais
adequado e menos propenso a ser sugestivo.
mentar.

Em resumo, ELISA é um marco importante na história da IA e NLP,
mas sua funcionalidade é limitada em comparação com os
sistemas modernos. Hoje em dia, temos assistentes virtuais muito
mais avançados, como os baseados em redes neurais, que podem
compreender e gerar respostas mais sofisticadas.
Desde os primeiros dias do ELISA, a inteligência artificial (IA)
evoluiu significativamente, resultando nos assistentes virtuais
avançados que temos hoje. Aqui estão algumas etapas importantes
dessa evolução:

1. ELISA (1966): ELISA foi um dos primeiros programas de
   processamento de linguagem natural (NLP). Ele usava regras
   de substituição e padrões predefinidos para simular
   conversas terapêuticas. No entanto, sua funcionalidade era
   limitada e não envolvia aprendizado real.
2. Sistemas Baseados em Regras (1980s): Durante os anos
   1980, sistemas baseados em regras, como o MYCIN (para
   diagnóstico médico) e o DENDRAL (para química), foram
   desenvolvidos. Eles usavam regras lógicas para tomar
   decisões com base em entradas.
3. Redes Neurais Artificiais (1980s–1990s): As redes neurais
   artificiais ganharam destaque. Elas imitam o funcionamento
   do cérebro e podem aprender com dados. No entanto, o
   progresso foi lento devido à falta de dados e poder
   computacional.
4. Explosão da IA (anos 2000): Com o aumento da capacidade
   computacional e grandes conjuntos de dados, a IA começou a
   avançar rapidamente. Algoritmos de aprendizado de máquina,
   como Random Forests, SVMs e Redes Neurais Profundas, se
   tornaram populares.
5. Assistentes Virtuais Modernos (anos 2010): Assistentes
   como Siri, Google Assistant, Amazon Alexa e Microsoft
   Cortana usam combinações de NLP, processamento de
   linguagem natural, aprendizado profundo e algoritmos de
   busca para entender e responder a perguntas dos usuários.
6. Transformers e BERT (anos 2010–2020): Modelos
   como BERT (Bidirectional Encoder Representations from
   Transformers) revolucionaram o NLP. Eles capturam
   contextos complexos e melhoram a compreensão de nuances
   linguísticas.
7. GPT (Generative Pre-trained Transformers) (anos
   2010–2021): Modelos como GPT-3 e GPT-4 são treinados em
   grandes quantidades de texto e podem gerar respostas

A Inteligência Artificial (IA) está sendo aplicada em diversos
domínios para resolver problemas do mundo real. Alguns exemplos
incluem:

1. Saúde e Medicina:
   o Diagnóstico: IA auxilia médicos na detecção precoce de
   doenças, como câncer, através de análise de imagens
   médicas.
   o Descoberta de Fármacos: Modelos de IA aceleram a
   busca por novos medicamentos e tratamentos.
   o Monitoramento de Pacientes: Sensores e algoritmos de
   IA monitoram sinais vitais e alertam sobre mudanças
   anormais.
2. Finanças:
   o Previsão de Mercado: Algoritmos de IA analisam dados
   financeiros para prever tendências e riscos.
   o Detecção de Fraudes: IA identifica atividades suspeitas
   em transações bancárias.
   o Gestão de Investimentos: Robôs de consultoria usam IA
   para otimizar portfólios.
3. Transporte e Logística:
   o Roteamento Inteligente: IA otimiza rotas de entrega e
   transporte público.
   o Manutenção Preditiva: Sensores e análise de dados
   previnem falhas em veículos e infraestrutura.
4. Varejo e Marketing:
   o Personalização: IA recomenda produtos com base no
   histórico do cliente.
   o Análise de Sentimento: Algoritmos interpretam opiniões
   de clientes em redes sociais.
5. Agricultura:
   o Monitoramento de Culturas: Drones e sensores usam IA
   para detectar pragas e otimizar irrigação.
   o Previsão de Colheita: Modelos preveem safras com
   base em dados climáticos.
6. Educação:
   o Tutoria Personalizada: Sistemas de IA adaptam o
   ensino às necessidades individuais dos alunos.
   o Detecção de Plágio: Algoritmos verificam trabalhos
   acadêmicos em busca de cópias.
7. Meio Ambiente:
   o Monitoramento de Poluição: Sensores e análise de
   dados ajudam a controlar a qualidade do ar e da água.

o Conservação de Espécies: IA auxilia na identificação e
rastreamento de animais ameaçados.

Esses são apenas alguns exemplos, e a IA continua a evoluir,
impactando positivamente nossa sociedade em muitos aspectos.
Quais são os chatbot mais promissores no momento?
Copiloto
Gerando respostas para você…
Claro! Aqui estão alguns dos chatbots mais promissores no
momento:

1. Leadster: Uma ferramenta de marketing conversacional
   focada em converter leads em sites.
2. Octadesk: Oferece soluções para atendimento e suporte ao
   cliente.
3. Drift: Um chatbot voltado para vendas e marketing.
4. Landbot: Plataforma para criar chatbots interativos.
5. JivoChat: Integra chat, telefone e e-mail em uma única
   plataforma.
6. Zendesk: Oferece suporte ao cliente e gerenciamento de
   tickets.
7. Zenvia: Plataforma de comunicação omnichannel.
8. Intercom: Chatbot para vendas, marketing e suporte.
9. ManyChat: Especializado em chatbots para o Facebook
   Messenger.
   10 Salesforce Einstein: Chatbot com recursos de
   inteligência artificial.
   fiz este artigo utilizando muitas fontes sendo o Copiloto
   a principal. O filme Logans Runn estava na minha
   memória por ter ficado atraído pela ideia de um
   terapeuta virtual. Na época 1966 soube da Elisa por ter
   um token no Campus da Universidade de Nebraska em
   que os alunos tinham acesso. Hoje se fala em
   atendimento online, mas lá em 1996 já existiam colegas
   atendendo soldados na frente de batalha. Ficava
   imaginando as balas zunido sobre sua cabeça e o
   soldado dizendo, doutor “estou ansioso e estressado”.