A realidade sobre o aprendizado de um bot e o papel da IA

A IA tem colaborado com a evolução do relacionamento com clientes, mas não apenas: há grandes exemplos também no setor de saúde. Confira

É recorrente, entre as empresas que desenvolvem bots de atendimento, comparar o aprendizado de um robô com o de uma criança. Assim como o ser humano, essa tecnologia usada para comunicação aprende conforme o tempo passa. A diferença, porém, é que ela precisa ser treinada: ao contrário da mente humana, nossos robôs ainda não aprendem de forma tão espontânea, não tiram conclusões ou fazem associações de forma independente. Ou seja, ainda dependem da ação de seres humanos para que se desenvolvam.

Mesmo com esses desafios impostos, já é possível dizer que algumas empresas já contam com robôs bastante inteligentes em seus sistemas de atendimento, inclusive em setores essenciais – como bancos e saúde. É o caso da Bradesco Inteligência Artificial, a BIA. Presente nos serviços do banco desde 2017, ela interage com os clientes por meio de um chat que pode ser acionado por voz ou por texto no App Bradesco.

É inegável que, nesse período, a BIA tem ganhado cada vez mais capacidade e confiança dos clientes: em novembro de 2019, quando passou a interagir com a Alexa, serviço de voz da Amazon, a IA do Bradesco já havia ultrapassado 185 milhões de interações com clientes e funcionários – sendo que 75% haviam sido realizados desde novembro de 2018.

Ainda assim, é preciso ressaltar que esse robô, assim como tantos outros, tem como foco os produtos da empresa: a BIA é capaz de esclarecer dúvidas de cerca de 90 produtos e serviços do Banco para os clientes – empréstimos, financiamentos, investimentos, renegociação de dívida, entre outros. E esse é um ponto essencial: abastecida com esses conteúdos, ela não poderá, por exemplo, informar qual foi o time que venceu a última Copa do Brasil, pois essa não é sua especialidade.

Uma questão de foco

Isso posto, fica a seguinte percepção: os robôs, hoje, são especializados: alguns, entendem sobre os serviços de uma operadora de saúde; outros, a respeito de contratações em telefonia. Nesse rol, há ainda os assistentes virtuais, como a Siri (da Apple) ou a Cortana (da Microsoft), que tendem a se especializar nas necessidades de seu “dono” – no caso, o cliente.

Por isso, o cenário mostrado, por exemplo, no filme Her (Ela, em português), ainda não é real: a BIA não vai conversar com a Aura (robô da Telefônica Vivo) e, de repente, fazer informações sobre o uso de dados de internet do cliente. Porém, com os próprios erros, a IA do Bradesco se tornará mais sábia sobre a própria especialidade. E o mesmo vale para a Aura e para a Alexa.

Como acontece?

Mas, afinal, como é feito o processo de criação de um robô? Mariana Diniz, diretora de CX Solutions da Sitel, conta como é feito na TSC, agência de Customer Experience e venture da Sitel. Segundo a executiva, um dos passos mais importantes é o chamado “assessment”, ou seja, um período de imersão que é feito na empresa-cliente. “Um dos diferenciais da TSC é que mergulhamos fundo nas operações da empresa-cliente para que a persona do robô esteja muito alinhada com a marca”, diz. Dessa forma, a empresa não fica responsável apenas pelo desenvolvimento tecnológico, mas também pelo conteúdo e conhecimento do robô.

O alto desempenho dos projetos é garantido por meio do uso de Machine Learning, ferramenta que permite a atualização dos bots a cada interação (machine learning); de NLP, que analisa a linguagem humana para identificar a resposta mais adequada; integrações nativas e disponibilidade para todas as plataformas com fácil portabilidade. Mas esta é apenas a parte técnica.

Além dessa parte técnica, tem início o planejamento e a criação do conteúdo – que envolve benchmark, assessments, desenvolvimento de persona e tom de voz, entre outros pontos. Durante o CVX, a executiva contou sobre a parceria estabelecida com a Alpargatas para o desenvolvimento de uma robô carioca para a marca Havaianas.

As etapas de criação de um bot, segundo a TSC

  1. Um estudo aprofundado da cultura da marca
  2. Criação de storytelling
  3. Definição do tom de voz

Saúde

No Grupo Fleury, também é feito o uso de robôs. Ouça a entrevista com Gustavo Meirelles, gestor médico de Radiologia, Estratégia e Inovação do Grupo Fleury.

 

A IA também está presente na empresa em outras iniciativas e tecnologias do Grupo Fleury. Confira:

1. TOT (Teste de Origem Tumoral)

Realizado em parceria com a startup Onkos, Hospital de Câncer de Barretos (atual Hospital do Amor) e Universidade do Maranhão, este é um exame que utiliza IA e identifica a expressão gênica de tumores de origem desconhecida, já que uma das principais informações necessárias para a escolha do melhor tratamento para um paciente com câncer é a definição do órgão no qual o tumor se originou. Ele é capaz de identificar a origem de um tumor em fase de metástase, mas que foi classificado pelos médicos como de origem desconhecida.

2. Parceria com a startup Data H

Essa parceria viabiliza o uso de IA para identificação de pneumonia em imagens de raios- X e identificação de idade óssea. O objetivo inicial era a detecção automática de pneumonia, que já atingiu 92% de acurácia. A avaliação da idade óssea, por sua vez, é indicada para a detecção de distúrbios, retardo ou aceleração do crescimento em crianças ou puberdade precoce.

3. AIDOC

Neste caso, a IA é usada para detectar anormalidades em tomografias e avisar sobre a necessidade de priorização do tratamento;

4. Oncofoco

O Oncofoco é um exame de sequenciamento de DNA que usa computação cognitiva para auxiliar os médicos a identificar medicamentos e ensaios clínicos relevantes, com base em alterações genômicas de um indivíduo e dados extraídos da literatura médica. Ele provê informações por meio de IA para auxiliar a tomada de decisão médica na assistência personalizada dos pacientes com casos complexos de câncer complexos.

O teste foi desenvolvido e submetido a um abrangente processo de validação: os estudos envolveram amostras tumorais de pacientes submetidos à biopsia ou incisão cirúrgica, cujos materiais foram processados internamente pelo Fleury, em um painel de sequenciamento de próxima geração (Next Generation Sequencing – NGS, na sigla em inglês), e submetidas a análises simultâneas em dois laboratórios internacionais de referência.

O objetivo foi gerar uma base para efeito comparativo e,assim, garantir a acurácia no diagnóstico do primeiro teste a ser realizado no Brasil com o uso de IA. O teste é apresentado em duas versões: o Oncofoco Ampliado, capaz de avaliar as alterações existentes em 366 genes, e o Oncofoco, que avalia 72 genes. O exame é direcionado a pacientes oncológicos que, em geral, já estão em fase metástatica, não respondem ao tratamento padrão e necessitam de uma alternativa terapêutica.

A partir das alterações tumorais encontradas nestes genes é utilizada a ferramenta de bioinformática, desenvolvida totalmente pelo Fleury, e que traz combinações de algoritmos para garantir que sejam identificadas as variações genéticas associadas à patologia manifestada.

O algoritmo traz um grupo de variações que atendem aos parâmetros mínimos de qualidade estabelecidos, para depois serem submetidas à tecnologia de computação cognitiva. A ferramenta é capaz de gerar, em poucos segundos, um relatório com dados de ensaios clínicos presentes na literatura médica mundial e uma lista de medicamentos ou tratamentos que podem responder às alterações genômicas encontradas na amostra tumoral em questão. A solução de IA utiliza pesquisas, estudos clínicos e artigos científicos ao fornecer para os oncologistas um conhecimento combinado das instituições de câncer mais importantes mundialmente.

5. RadVid19

Na batalha contra o novo coronavírus, o InovaHc, instituto dedicado à inovação do Hospital das Clínicas, lançou a plataforma radvid19.hc.fm.usp.br. Ela funciona como central de banco de imagens de raios-x e tomografia computadorizada de pacientes suspeitos e confirmados com a COVID-19.

A plataforma é uma ação dos radiologistas brasileiros apoiados pelo Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem (CBR) para coletar os exames de imagem e disponibilizá-los em nuvem para aplicação do algoritmo — cuja finalidade é auxiliar o radiologista neste diagnóstico e garantir a assistência rápida e avançada para os casos da COVID-19 por meio de ferramenta de colaboração clínica centrada no paciente, em que os médicos podem acessar e trocar informações sobre imagens e relatórios de qualquer parte do país.

Estão à frente da iniciativa o InovaHC e o Instituto de Radiologia (InRad), ambos do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina da Universidade de São Paulo (HCFMUSP), Colégio Brasileiro de Radiologia, Amazon Web Services, GE Healthcare – Divisão de Enterprise Digital Solutions (EDS), Petrobras, Huaweii, Todos pela Saúde – Itaú, Deloitte, Hospital Sírio-Libanês, Grupo Fleury, Americas Serviços Médicos, Hospital do Coração (HCor), Hospital Alemão Oswaldo Cruz, Petrobras, Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID), Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC) e secretarias estaduais de Desenvolvimento Econômico e da Saúde.


+CVX

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