Halim Abbas, Diretor de Inteligência Artificial da Cognoa – Série de Entrevistas

Halim Abbas é o Diretor de Inteligência Artificial da Cognoa, ele é um inovador em inteligência artificial e veterano da indústria que liderou projetos de ciência de dados de classe mundial em tecnologias de ponta como eBay e Teradata. A Cognoa está dedicada a criar um padrão sem precedentes de cuidado em saúde comportamental pediátrica que garanta acesso equitativo à intervenção precoce, entregando produtos de alta qualidade para melhorar os resultados de vida para todas as crianças e famílias.

O que o atraiu inicialmente para a aprendizagem de máquina e ciência de dados?

Eu sempre fui interessado em programação de computador quando era criança. Mais tarde, eu me inclinei para o campo emergente de aprendizagem de máquina devido ao desejo irresistível de operar na fronteira da pesquisa e explorar os desafios abertos do que é possível alcançar por meio de algoritmos computacionais.

Como ex-cientista de pesquisa sênior da eBay, você tem um histórico em otimizar classificações de resultados de busca para a plataforma da eBay. Quais são algumas das lições fundamentais em aprendizagem de máquina que você aprendeu com essa experiência?

Na eBay, minha equipe foi encarregada de criar o primeiro algoritmo de classificação de resultados de busca impulsionado por aprendizagem de máquina da empresa. Com dezenas de milhões de itens à venda a qualquer momento e bilhões de consultas de busca todos os dias, o maior desafio técnico foi superar a escala esmagadora.

Ultimamente, acho que minha maior lição aprendida com essa experiência foi manter a mente aberta sobre a definição do objetivo em si. Descobriu-se que, se o algoritmo de classificação apresentasse com sucesso ao comprador as melhores ofertas apenas, eles estavam menos propensos a realizar transações. Eles precisavam também ver as ofertas não tão boas para reconhecer as boas ofertas como tal. Isso exigiu uma abordagem baseada em dados para o sucesso, bem como uma mente aberta para perceber esse fato e ajustar a estratégia de acordo.

Quais são algumas das condições diagnosticadas na Cognoa?

A Cognoa é uma empresa de saúde comportamental pediátrica que desenvolve diagnósticos e terapias digitais. Nosso objetivo é aproveitar a tecnologia para agilizar a saúde pediátrica e atender às necessidades não atendidas na saúde comportamental pediátrica. Estamos começando com o autismo.

Quais são alguns dos desafios por trás da construção de um sistema de classificação para diagnosticar autismo e outras condições em crianças?

Além do fato de que as crianças em idade pré-escolar não são os pacientes mais cooperativos, um dos principais desafios para nós é o que chamamos de ruído de definição. Isto é, tentar treinar algoritmos de inteligência artificial para classificar condições quando a ciência clínica em torno dos limites dessas condições ainda está evoluindo. Em alguns casos, especialistas humanos podem discordar entre si sobre o diagnóstico de uma criança em particular, e a compreensão coletiva dos elementos subjacentes a um diagnóstico particular ainda é uma ciência emergente. Por exemplo, o que costumava ser chamado de Síndrome de Asperger há alguns anos agora é considerado dentro do espectro do transtorno do autismo (TEA), e as noções anteriormente separadas de déficit de atenção (TDA) versus hiperatividade agora são consideradas aspectos de um diagnóstico unificado, transtorno do déficit de atenção com hiperatividade (TDAH). Outras classificações diagnósticas emergentes (como transtorno do processamento sensorial ou TPS) ainda não foram incluídas no Manual Diagnóstico e Estatístico.

Para o cientista de dados, essas fronteiras subjetivas e mutáveis apresentam desafios interessantes e consideráveis a serem superados.

A Cognoa construiu um sistema de diagnóstico de 3 resultados. Por que o sistema foi projetado dessa forma?

O autismo é uma condição neurodesenvolvimental complexa com uma ampla gama de apresentações e comorbidades.

Construímos uma ajuda de diagnóstico para ajudar os médicos a diagnosticar com precisão e eficiência o autismo em crianças com idades entre 18 e 72 meses que estejam em risco de atraso no desenvolvimento com base em preocupações de cuidadores ou pais ou médicos. A ajuda de diagnóstico da Cognoa funciona de uma maneira única, coletando e combinando entradas de cuidadores ou pais e médicos em uma solução única para analisá-las em busca de sinais de autismo previsíveis. Nossa ajuda de diagnóstico usa inteligência artificial para avaliar todas as entradas e, quando as informações forem suficientes, fornece um resultado positivo ou negativo para o autismo que o pediatra utiliza em combinação com a apresentação clínica da criança para fornecer um diagnóstico e direcionar as próximas etapas de cuidado.

Para reduzir o risco de classificações falsas, o algoritmo também foi projetado para fornecer uma saída indeterminada como uma medida de controle de risco para garantir os altos valores previsíveis dos resultados “positivo/negativo para autismo”, minimizando a probabilidade de falsos negativos (já que os falsos negativos são o risco mais alto associado ao uso do dispositivo). Esse procedimento de abstenção de previsão quando a resposta do modelo indica menor confiança é um método padrão de controle de risco em algoritmos de aprendizagem de máquina.

Poderia discutir como a Cognoa supera o viés parental ao lidar com o tipo de dados fornecidos pelos pais?

Ótima pergunta. Uma das principais vantagens da aprendizagem de máquina é que ela é especialmente útil para superar fontes de ruído e viés esperados nos dados de entrada. As contas dos pais sobre seus próprios filhos são esperadas para ser subjetivas e tendenciosas, mas baseadas em janelas de observação muito longas, enquanto os relatórios dos clínicos são prováveis de ser mais objetivos, mas também menos informados devido a janelas de observação curtas.

Ao combinar ambas as entradas em um processo de aprendizagem de máquina singular, o algoritmo de aprendizagem de máquina é capaz de adaptar-se à natureza complementar dessas entradas e aprender padrões que possam ser usados para aproveitar o melhor de ambos os conjuntos de informações em uma determinação única que é mais confiável do que cada conta individualmente.

Quais são algumas das melhores práticas de ciência de dados usadas na Cognoa para evitar viés racial ou de gênero nos dados?

Como empresa, a Cognoa está comprometida em construir produtos para acesso equitativo ao cuidado. Estamos cientes de que inovações baseadas em inteligência artificial têm o potencial de absorver e amplificar viés inerentes na sociedade. Por exemplo, as meninas, em média, são diagnosticadas 1,5 anos mais tarde do que os meninos e um em cada quatro crianças abaixo de 8 anos que vivem com autismo, a maioria delas negras ou hispânicas, não estão sendo diagnosticadas de forma alguma. Isso ocorre devido à falta de acesso em nosso sistema atual e porque o diagnóstico historicamente foi inclinado para traços de autismo prevalentes em meninos brancos, que podem apresentar características de autismo de forma diferente das meninas jovens e crianças não brancas.

Para abordar esses viéses existentes, construímos deliberadamente nossa tecnologia para levar em conta as diferenças em gênero, racial, étnica e socioeconômica. Nós escrevemos e nos comprometemos com uma Carta de Inteligência Artificial Socialmente Responsável que orienta nossas práticas. Nossos algoritmos de inteligência artificial foram desenvolvidos e validados clinicamente usando dados de registros de pacientes pertencentes a milhares de meninos e meninas de diferentes origens, condições, apresentações e comorbidades.

Ao referenciar grandes conjuntos de dados externos e utilizar as experiências combinadas de centenas de médicos, analisando simultaneamente uma variedade de diferentes características humanas e recursos, a inteligência artificial da Cognoa tem o potencial de ajudar os médicos a lidar com viéses inconscientes.

Quais são algumas das soluções terapêuticas oferecidas pela Cognoa?

Atualmente, a Cognoa não tem soluções terapêuticas disponíveis para uso. No entanto, várias soluções estão em desenvolvimento na Cognoa, e é claro que a inteligência artificial tem um enorme potencial para tornar as soluções terapêuticas mais acessíveis e disponíveis para crianças com condições comportamentais.

Há algo mais que você gostaria de compartilhar sobre seu trabalho na Cognoa?

Nunca fiquei em um emprego por tanto tempo quanto meu papel atual na Cognoa. Acho que isso ocorre porque da satisfação que obtenho ao trabalhar em um problema que toca a vida de tantas pessoas em um nível tão pessoal. Ajudar os pais a cuidar de seus filhos é quase um chamado nobre que alguém poderia esperar.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Cognoa.