Robótica

A Federação Internacional de Robótica (International Federation of Robotics – IFR) utiliza a seguinte definição de robô (a partir da ISO 8373:2012): “Um manipulador de tarefas múltiplas automaticamente controlado, reprogramável e de multiuso em três ou mais eixos, fixo ou móvel, para uso em aplicações industriais” (PRASSLER; BARONCELLI, 2017, p.

32). A IFR descreve os usos atuais de robôs, sumarizando tais usos em tabelas, talvez a melhor forma de identificar o potencial imediato dessas inovações. A evolução tecnológica ocorreu em alta velocidade e pode ser resumida como:

Após o desenvolvimento do primeiro computador digital nos anos de 1940, a sociedade ficou sabendo que essas novas máquinas seriam logo usadas rotineiramente como instrumentos de memória, assistindo com cálculos e recuperação de informações. Na década, médicos e outros profissionais da saúde começaram a ouvir sobre os dramáticos efeitos que essa tecnologia teria na prática clínica. Mais de seis décadas de progresso marcante em computação seguiram-se àquelas predições, e muitas das profecias originais aconteceram. Histórias relacionadas à revolução da informação e big data preencheram jornais e revistas populares e a juventude dos dias atuais demonstram uma estranha habilidade no uso dos computadores (incluindo suas versões móveis), com ferramentas rotineiras para estudo e lazer. Da mesma forma estações de trabalhos foram disponibilizadas em hospitais e ambulatórios e já estão sendo gradualmente substituídas por instrumentos portáteis sem fio.

Porém muitos observadores referem-se ao Sistema de Saúde como sendo lento para compreender a tecnologia da informação, lento para explorá-la no ambiente de trabalho, e lento para entender sua importância estratégica e a necessidade resultante de investimento e comprometimento. Apesar disso, os fantásticos avanços tecnológicos das últimas décadas – computadores pessoais e interfaces gráficas, novos métodos para interação humano/computador, inovações no armazenamento de dados (tanto local como em “nuvem”), celulares e tablets, instrumentos e ferramentas para monitorização de dados clínicos pessoais, internet, comunicação sem fio, meio social, além de outros – todos contribuíram para fazer com que o uso rotineiro de dos computadores por todos os profissionais de saúde e cientistas biomédicos, inevitáveis. Um novo mundo já está entre nós, mas suas maiores influências ainda estão por vir (SHORTLIFFE; CIMINO, 2014, p. 3,).

A grande questão que se impõe frente a esse avanço tecnológico é relativa ao futuro do trabalho do próprio judiciário. A ameaça de substituição do trabalho de julgamento humano pelo julgamento por robôs, que possuem capacidade de armazenamento de informação

infinitamente superior à dos homens e velocidade de aquisição de dados impossível de ser alcançada pelo cérebro humano, constitui resistência, até mesmo irracional, da aceitação desse avanço tecnológico aplicado no processo judicial pelos operadores do direito. Ficariam os membros do judiciário com função mitigada pela melhor performance da inteligência artificial?

Os campos de robótica, machine learning e inteligência artificial assumem nos dias atuais possibilidade real de aplicações práticas, produção intelectual de artigos científicos, aplicação das novas tecnologias, oferta mundial de robôs industriais e pessoais e de telefones celulares e tablets já disponíveis no comércio. Esses dados eram inimagináveis nos anos 80 e constituem de fato verdadeira revolução tecnológica.

A expectativa de que as máquinas possam substituir o trabalho humano já se tornou realidade em várias áreas do conhecimento. Em medicina existe a pretensão real de que procedimentos diagnósticos e terapêuticos possam ser executados por meio de robôs, com interferência mínima, ou sem interferência de humanos. Para que essa realidade aconteça algumas dificuldades precisam ser estudadas e resolvidas, embora não seja necessário que esses avanços ocorram em regime de urgência, mas sim dentro da evolução do conhecimento.

As barreiras regulatórias, éticas e legais impostas ao uso de robôs em medicina necessitam considerações cuidadosas sobre o nível de autonomia e sobre o contexto para o uso. Para veículos autônomos, o nível de automação em estradas é definido, mas tal definição não existe para robôs médicos. Por esse motivo foram propostos seis níveis de autonomia como possível moldura da robótica em medicina, especialmente em cirurgia:

 Nível 0 – Sem autonomia. Inclui os robôs teleoperados que respondem e seguem os comandos do médico;

 Nível 1 – robô assistente. O robô provê alguma orientação mecânica ou assistência durante a tarefa, enquanto o humano tem controle contínuo do sistema;

 Nível 2 – Autonomia de tarefa. O robô é autônomo para tarefas específicas iniciadas por humano. A diferença com o nível 1 é que o operador exerce controle pontual ao invés de contínuo sobre o sistema;

 Nível 3 - Autonomia condicional – O sistema gera tarefas estratégicas, mas depende do humano para selecionar quais tarefas serão executadas e para aprovar as tarefas autônomas selecionadas pelo robô. Esse tipo de robô cirúrgico pode executar a tarefa sem controle rigoroso do cirurgião;

 Nível 4 – Alta autonomia. O robô pode tomar decisões médicas, embora sob a supervisão de um médico qualificado. Esse robô guarda analogia com o médico residente que realiza cirurgia sob a supervisão do preceptor;

 Nível 5 – Autonomia completa (sem necessidade de participação do humano).

O robô executa todo o ato cirúrgico e executa cirurgias semelhantes àquelas do domínio do cirurgião geral. O cirurgião robótico ainda está no campo da ficção científica.

Para níveis maiores de autonomia, a habilidade do sistema do robô cirúrgico, para responder a uma variedade de estímulos sensoriais, precisa ser mais sofisticado. Requisito chave para a autonomia total será a tecnologia que copia as habilidades sensoriais de cirurgião com alta expertise. O que se discute é se, com diminuição da supervisão humana e aumento da percepção, a tomada de decisão e ação pelo robô, poderá aumentar o risco de dano para o paciente. Segurança cibernética e privacidade devem ser também grandes temas a serem considerados (YANG et al., 2017).

A inteligência artificial (IA) já é hoje realidade capaz de assistir os médicos na tomada de decisão clínica. O sistema Watson de computador, da IBM, mostrou grande capacidade de ajudar na análise de sintomas e na prescrição do melhor tratamento. Watson pode ler 40 milhões de documentos em 15 segundos e sugerir tratamento baseado nessa análise. Watson não vai substituir os médicos humanos porquanto ele não responde questões médicas, embora seja capaz de analisar informação médica e de propor os desfechos mais relevantes que podem ajudá-los a tomar as decisões mais embasadas no menor espaço de tempo.

O Google conhecido como aplicável à saúde mental profunda (Google’s DeepMind Health) busca dados dos prontuários médicos com o objetivo de melhorar os serviços de saúde tornando-os mais rápidos, mais acurados e mais eficientes. Ele predisse, em 1918, que a singularidade (o momento no qual a inteligência artificial excede a capacidade intelectual humana) levaria apenas dez anos para desenvolvimento adicional. Ele previu, também, que conectaremos nosso neocórtex à Internet para desenvolvimento de nossa criatividade.

A IA é, também, capaz de comandar robôs médicos assistentes que serão de grande utilidade no cuidado de pacientes em hospitais ou em cuidado domiciliar. Os robôs podem suportar maior peso do que os humanos e podem ser construídos de modo a serem capazes de transportar pessoas e equipamento médico, ajudando os pacientes a sair e retornar ao leito em cadeiras de rodas e fazendo e interpretando exames de imagem e mesmo tarefas mais complexas. (LE et al. 2018).

Ademais, mudanças demográficas importantes estão ocorrendo nas populações em todo o mundo. As populações estão crescendo e envelhecendo e, em consequência, o número de pacientes aumentando, bem como o custo do cuidado médico. Se essa tendência se concretizar, em 1950 haverá 1,5 bilhões de pessoas com idade igual ou superior a 65 anos com necessidade de cuidado médico e internação hospitalar o que aumentará os gastos com saúde. Com a melhoria do cuidado da saúde a expectativa de vida está aumentando, e se a prevalência de deficiência física diminuir com a melhora do tratamento isso implica em aumento de doenças crônicas menos graves e a necessidade de soluções, como manejo clínico à distância e a responsabilidade do próprio paciente para monitorar seus sintomas e tratamento irão aumentar também. Isso implica em maior provocação do Estado para solução de problemas de direito à saúde (TROMP, 2018).

Direito e inteligência artificial, também são áreas que a partir de 1980, vêm sendo cada vez mais pesquisados nos meios eletrônicos embora suas origens datem de décadas anteriores. A expectativa é que a partir de 2020 grupos de pesquisadores especializados em extração de informação e em resposta a questões vão provocar verdadeira revolução com a criação de programas do tipo Watson e Debater da IBM, que se caracterizam como fontes de informação aberta e aplicável a vários campos. A IBM e parceiros que incluem o Memorial Sloan-Kettering Cancer Center e a Cleveland Clinic estão trabalhando na aplicação médica do

“Dr.” Watson. As organizações envolvidas nesse programa são cuidadosas ao afirmar que a tecnologia de IA será usada para aumentar o número de médicos, as especialidades clínicas e os julgamentos, não para substituí-los. Contudo é plausível que o “Dr.” Watson poderá um dia tornar-se no melhor instrumento para o diagnóstico em medicina.

Os desafios normativos dessa nova visão de IA implicam em fazer as análises em três níveis de pontos de vista: político, teórico e prático. As decisões políticas deveriam ser - ou já são – tomadas levando em conta os avanços tecnológicos vigentes (automóveis sem motoristas, armas letais autônomas); as profundas transformações que afetam o sistema legal atual, como o uso de técnicas de aprendizado da máquina; e o avanço no estado da arte em relação com os outros tipos de decisão, como aplicação semântica da rede virtual e o manejo da linguagem do conhecimento na área judicial ou as aplicações dos avanços da justiça eletrônica. (PAGALLO et al, 2018)

A partir daí, novas aplicações no domínio legal são tidas como certas de acontecer.

Programas desse tipo não são capazes de racionalidade legal. Eles podem ser capazes de responder a questões legais de maneira superficial, mas são incapazes de explicar suas respostas e apresentar argumentos. Contudo, as ferramentas de análise aberta nas quais são

baseados, farão profunda diferença no desenvolvimento de novas aplicações legais. Tais programas são capazes de identificar argumentos relacionados a informações de textos legais que poderão transformar a busca de informação em um novo tipo de resgate de dados conceituais. Modelos computacionais desenvolvidos pelos pesquisadores em inteligência artificial e direito computacional serão capazes de raciocínio legal. As novas informações extraídas de argumentos irão conectar os modelos computacionais de racionalismo legal (CMLRs, sigla em inglês para Computational Models of Legal Reasoning) diretamente com argumentos de textos de livros de Direito por meio de aplicações como Cognitive Computing Legal Applications (CCLAs). Uma das mais intrigantes aplicações legais é o Ross, serviço de perguntas e respostas de cunho legal, por meio de computador, baseado no Watson da IBM.

Ross aceita questões em inglês popular e retorna a resposta baseada na legislação, jurisprudência e outras fontes, com as referências para o caso. (CUTTLER, 2015)

Os modelos podem gerar argumentos a favor e contra desfechos previstos nos livros, prever o desfecho de um problema, e explicar suas previsões, com argumentos que os profissionais do direito poderão reconhecer e avaliar por eles mesmos. O resultado, espera-se, será um novo tipo de aplicação legal, que possibilita o uso de computação racional, ou seja, um tipo de atividade colaborativa entre computadores e humanos na qual cada parte desempenha as atividades inteligentes da melhor maneira que for capaz. Alguns CMLRs (Computational Models of Legal Resoning) e CMLAs (Computatinal Models opf Legal Arguments) poderiam ajudar programas avançados de programas de IA a fazer uso inteligente de origens legais. Certamente, as informações extraídas serão usadas para melhorar a extração de informações legais, ajudando os profissionais do direito a obter informações relevantes de maneira mais rápida.

O campo da inteligência artificial e direito está no pico de uma revolução que se iniciou com programas do tipo Watson e Debater da IBM. Novas aplicações legais começam a aparecer para mudar a prática do direito, especialmente pela conexão de modelos computacionais de raciocínio legal usando diretamente o texto da lei, gerando argumentos a favor e contra desfechos particulares, predizendo desfechos e explicando tais predições por meio de razões que os profissionais do direito estarão aptos para avaliarem para si mesmos.

Essas aplicações legais permitirão a colaboração entre humanos e computadores na qual cada qual exercerá os tipos de atividade inteligente da maneira que melhor puder fazer. Se os computadores poderão raciocinar com a informação legal oriunda dos textos, ou ajudar os profissionais a apresentar e testar hipóteses legais, montar argumentos legais, ou prever os

desfechos de disputas judiciais, ainda são hipóteses em debate com tendência a se aceitar que as expectativas são muito positivas (ASHLEY, 2017). Exemplo disso é a resolução nº 332 do CNJ que dispõe sobre a ética, a transparência e a governança na produção e no uso de Inteligência Artificial no Poder Judiciário (CNJ, Res. 332, 2020), incorporando o uso da inteligência artificial no judiciário, em desenvolvimento ou implantada nos tribunais.

O cirurgião robótico ainda está no campo da ficção científica. Para níveis maiores de autonomia, a habilidade do sistema do robô cirúrgico, para responder a uma variedade de estímulos sensoriais, precisa ser mais sofisticado. Requisito chave para a autonomia total será a tecnologia que copia as habilidades sensoriais de cirurgião com alta expertise. Ressalte-se que com diminuição da supervisão humana e aumento da percepção, a tomada de decisão e ação pelo robô poderá aumentar o risco de dano para o paciente. Segurança cibernética e privacidade devem ser também grandes temas a serem considerados (YANG et al., 2017).

A expectativa de que as máquinas possam substituir o trabalho humano já se tornou realidade em várias áreas do conhecimento. Em medicina existe a pretensão real de que procedimentos diagnósticos e terapêuticos possam ser executados por meio de robôs, com interferência mínima, ou sem interferência de humanos. Para que essa realidade aconteça existem algumas dificuldades que precisam ser estudadas e resolvidas, embora não seja necessário que esses avanços ocorram em regime de urgência, mas sim, dentro da evolução

As barreiras regulatórias, éticas e legais impostas ao uso de robôs em medicina necessitam considerações cuidadosas sobre o nível de autonomia e sobre o contexto para o uso. Para veículos autônomos, o nível de automação em estradas é definido, mas tal definição não existe para robôs médicos. Todavia, torna-se forçoso reconhecer que a tendência é de substituição do trabalho humano pelo trabalho da máquina autônoma e com possibilidade de resolução muito superior àquela oferecida pelos humanos.