Nos dias de hoje, a tecnologia tá revolucionando diversos setores, e na saúde não é diferente. Recentemente, li uma apresentação que falava sobre as experiências de uma empresa chamada Sword Health, que tem se aventurado na criação de produtos de saúde impulsionados por inteligência artificial. O que realmente me chamou a atenção foram as lições que eles aprenderam durante esse percurso. Vamos explorar como as práticas de arquitetura e desenvolvimento de software podem ser aplicadas nesse contexto e o que podemos aprender com isso.
O Desafio da Regulação e da Segurança
Um dos pontos chave discutidos na apresentação foi a necessidade de garantir a segurança e a confiabilidade ao desenvolver soluções para a área de saúde. Não é só sobre criar um produto bacana, mas sim fazer isso dentro de um ambiente extremamente regulado. Aqui, a arquitetura de software tem um papel fundamental: é preciso criar guardrails que protejam tanto os usuários quanto o sistma contra erros e informações prejudiciais.
Guardrails: O Que São e Como Implementá-los
Os guardrails podem ser vistos como uma camada de segurança entre o usuário e o modelo de AI. Eles evitam que conteúdos indesejados cheguem ao usuário final. Existem dois tipos principais: os de entrada, que filtram as informações antes que elas cheguem ao modelo, e os de saída, que garantem que o que é apresentado ao usuário esteja dentro de diretrizes seguras e apropriadas. Implementar esses guardrails é crucial, mas não é tarefa fácil.
- Especificidade da Tarefa: Os guardrails precisam ser específicos para a tarefa em questão. Por exemplo, na saúde pélvica, terminologias mais sensíveis precisam ser tratadas com cuidado.
- Latência: A adição de guardrails pode aumentar a latência do sistema, o que é problemático em aplicações que exigem respostas em tempo real.
- Precisão: É importante garantir que os guardrails não impeçam bons conteúdos de serem entregues ao usuário, evitando falsos positivos que podem prejudicar a experiência.
A Importância da Avaliação Contínua
Outro aprendizado interessante que surgiu foi o uso de avaliações (evals) para medir o desempenho dos modelos de AI. A falta de um sistema de avaliação eficaz pode levar a regressões indesejadas. O que eles propuseram é ver as evals como testes unitários, onde é possível iterar e garantir que as versões mais novas não apresentem falhas. Aqui, o desenvolvimento ágil entra em cena, permitindo ajustes rápidos e eficientes.
Três Abordagens de Avaliação
Clara Matos, que lidera a engenharia de AI na Sword Health, apresentou três abordagens de avaliação:
- Avaliação Humana: Envolve especialistas que avaliam as saídas do modelo. É detalhada, mas pode ser demorada e cara.
- Avaliação Não-LLM: Utiliza métricas de classificação e métodos programáticos para avaliar a saída, sendo mais rápida e escalável.
- Avaliação LLM: Uma abordagem. intermediária que usa modelos de linguagem para avaliar saídas, embora precise ser bem elaborada para evitar viés.
Essas abordagens são fundamentais para garantir que o modelo esteja sempre performando no melhor nível possível. E, sinceramente, a quantidade de aprendizado que você pode tirar dessa avaliação contínua é impressionante.
Dicas Avançadas para Desenvolvedores
Se você está pensando em desenvolver um sistema de AI para saúde ou qualquer outro setor regulado, aqui vão algumas dicas que podem ajudar:
- Comece com Engenharia de Prompt: Essa é a sua base. Um bom prompt pode fazer toda a diferença em como o modelo responde. Não subestime o poder de uma boa pergunta.
- Utilize Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Isso permite que seu modelo tenha acesso a conhescimento externo, o que é especialmente útil em áreas onde o conhecimento está em constante mudança.
- Coleta de Feedback do Usuário: Nunca ignore o feedback. Ele é essencial para entender o que funciona e o que precisa ser melhorado. Use tanto feedback implícito quanto explícito.
- Revise seus Dados Regularmente: Um olhar atento aos dados pode revelar padrões e falhas que você nem sabia que existiam. A análise de erros é um investimento que vale a pena.
Reflexões Finais
Desenvolver produtos de saúde baseados em AI é uma jornada repleta de desafios, mas também de aprendizados valiosos. As lições compartilhadas por Clara Matos nos mostram que a segurança, a avaliação e a iteração contínua são fundamentais para o sucesso. Para mim, o mais importante é não perder de vista o objetivo final: melhorar a vida das pessoas através da tecnologia. Portanto, se você está nessa área, lembre-se de sempre buscar o equilíbrio entre inovação e responsabilidade.
Se você se aventurar nesse mundo, que seus produtos sejam não só eficientes, mas também seguros e úteis para todos.