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Lie to Me 2.0 — um computador capaz de identificar dor

Detectar dor é algo que humanos só são bons quando é neles mesmos. Mesmo com dicas mal conseguimos resultados melhores do que puro acaso. Agora um grupo conseguiu programar um computador que acerta com 85% de precisão se você está mesmo morrendo de dor ou só quer uma Vicodin pra animar o dia.

5 anos e meio atrás

HortaSpockPAIN

O analgésico eficaz, e por consequência a anestesia são talvez a maior invenção de todos os tempos. Eles viabilizaram toda uma forma de medicina que não era possível. Antigamente cirurgia era pouco melhor do que morrer. O paciente sofria uma dor excruciante enquanto o barbeiro (médicos não sujavam as mãos) corria contra o tempo, antes do sujeito morrer de choque.

Hoje nos damos ao luxo da chamada cirurgia exploratória, que é quando você levanta o capô do carro, bota a mão no queixo e fala “hum”.

O lado negro disso é que analgésicos fortes, da família dos opiáceos dão (House que o diga) um barato incrível, e são altamente viciantes, causando dependência física às vezes com uma única dose. Hospitais vivem recebendo viciados que inventam mil esquemas pra descolar uma dose. Isso atrapalha a vida de muita gente, dos médicos que perdem tempo fazendo triagem dessa gente, até os portadores de dores crônicas, legítimos usuários dessa medicação, que acabam sendo vistos com desconfiança.

O pior que é muito complicado identificar dor. Provavelmente uma ressonância magnética funcional consiga mostrar os Centros de Dor acesos no cérebro, mas ninguém vai gastar milhares de dólares em um exame pra receitar um comprimido. E não, observação não funciona. Nossa empatia parece incapaz de identificar dor alheia.

Um grupo de pesquisadores testou isso. Pegaram 25 voluntários, filmando cada um sentindo dor de verdade e fingindo. Mostraram esses filmes a 170 pessoas, que deveriam identificar se o vídeo era falso ou verdadeiro. Acertaram 50% das vezes. Certinho dentro da pura sorte. Mesmo depois de mostrarem 24 vídeos, explicando se eram verdadeiros ou falsos, os voluntários só chegaram a 55% de acerto.

Eis que entra um sujeito chamado…  Paul Ekman, ou mais precisamente, seu trabalho. Ele foi usado aqui:

lietome

A (excelente no primeiro ano) série Lie to Me foi baseada no estudo de Paul Ekman de microexpressões, quando nosso cérebro reage automaticamente com respostas emocionais. Como o lado racional é bem mais recente, não consegue controlar toda a resposta emocional instintiva, então parte das reações “vaza” mesmo quando tentamos escondê-la.

Isso vale pra quando o sujeito está fingindo dor também.

Em um trabalho de título Automatic Decoding of Facial Movements Reveals Deceptive Pain Expressions, Marian Stewart Bartlett, Gwen C. Littlewort, Mark G. Frank e Kang Lee codificaram 25 vídeos de 1 minuto (um trabalho de 3 h por vídeo) e criaram um sistema de aprendizado por rede neural, treinado para identificar 20 das 46 microexpressões catalogadas por Paul Ekman.

O sistema aprendeu a determinar se a abertura da boca estava simétrica, se o sujeito olhou pro lado direito ou esquerdo, se faz uma micropausa antes de uma resposta, entre outros sinais. Feito isso, mostraram outros 25 vídeos e mandaram o computador apontar se era dor falsa ou verdadeira.

Ele acertou em 85% dos casos.

A pesquisa foi tão bem-sucedida que os cientistas montaram uma startup e estão desenvolvendo um app pro Google Glass, a plataforma ideal pra esse tipo de sistema.

O foco na dor, embora seja a motivação da pesquisa, é a ponta do iceberg. Temos aqui algo com consequências muito mais profundas: um Cal Lightman automatizado, um detector de mentiras que é muito mais difícil de burlar do que os polígrafos, mas que não exige a expertise de um Paul Ekman. Se 4 pessoas conseguiram 85% de precisão tão “facilmente”, imagine com enorme capacidade de processamento, treinamento e exemplos.

Se essa tecnologia se espalhar começará a ser usada em entrevistas de emprego, debates políticos, namoradas curiosas e até em interrogatórios policiais.

luxor1988 — The Simpsons - Homer lie detector

Fonte: W.

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