Coinventor As tecnologias FaceID e Vision Pro da Apple passaram seis anos construindo um modelo para a fronteira da inteligência artificial que poderia um dia ajudar a decodificar a atividade elétrica no cérebro para diagnosticar doenças cognitivas.
Agora, a startup de Gidi Littwin, Hemispheric, arrecadou US$ 52 milhões em financiamento depois de usar dados do cérebro de 100 mil pessoas para treinar modelos de aprendizagem profunda para explorar o cérebro sem a necessidade de procedimentos invasivos.
Littwin deixou a Apple em 2020 em busca de uma mudança. Ele descobriu quando o chef Hagai Lalazar lhe contou sobre seu Hemisphere Cool no LinkedIn. Lalazar começou a desenvolver inteligência artificial para estudar o cérebro sem necessidade de cirurgia e procurava um designer comercial para impulsionar a empresa. Quando Littwin descobriu, ele já havia conversado com cerca de 75 candidatos.
Littwin ajudou a desenvolver o FaceID e estava trabalhando no rastreamento manual para um produto de realidade aumentada, o Visio Pro. Nesta parte, ele teve que concluir que “Wired” disse que “dados de centenas de milhares de assuntos” podem ser usados para modelos de aprendizagem profunda de tecnologia de ensino.
“Havia enormes projetos de coleta de dados por trás desses projetos e sabíamos que tínhamos que fazer algo semelhante no Hemisférico”, disse Littwin, “e fizemos”.
Como a atividade cerebral de cada indivíduo parece diferente, os médicos confiaram amplamente em questões subjetivas e observações comportamentais para diagnosticar depressão, Alzheimer e Parkinson. Para se locomover, Littwin e Hagai “coletaram seu bem mais precioso”, um quarto de milhão de horas de dados cerebrais de 100 mil voluntários pagantes em toda a Ásia, bem como em Tel Aviv e Boston. Os sujeitos realizaram uma série de atividades semelhantes a assistir a jogos, mas ativaram diferentes partes do cérebro.
Essa informação ajudou a estabelecer um modelo de limites que infere a função cerebral a partir da atividade elétrica dentro do crânio, da mesma forma que grandes modelos de linguagem obtêm significado através da análise estatística do texto. Eles então examinaram o padrão geral em um subconjunto de pessoas, incluindo aquelas diagnosticadas com TEPT, esquizofrenia e depressão, e disseram que o padrão fazia inferências precisas sobre a saúde do cérebro de cada indivíduo. A equipa está agora a trabalhar num estudo clínico para testar se o seu modelo pode diagnosticar e até prever a doença de Alzheimer.
A equipe submeterá seu primeiro produto, que será usado para estudar o TEPT, para aprovação da FDA no início do próximo ano. Eles esperam lançar o produto ao público no final de 2027.
Para ajudar a diagnosticar o comprometimento cognitivo, o paciente usa um fone de ouvido EEG leve que mede a atividade elétrica no cérebro por cerca de 15 minutos enquanto interage com um aplicativo integrado. A Hemispheric afirma que seu modelo de IA ajudará os médicos a diagnosticar sintomas de depressão, escolher as intervenções mais eficazes, fazer previsões sobre o tratamento e monitorar o progresso.
“O futuro que imaginamos é aquele em que isto está relacionado com o exame de sangue”, disse Lalazar. “O plano será muito, muito barato, vendido e distribuído em clínicas de saúde mental, hospitais e até consultórios de psicólogos”.
As ferramentas de diagnóstico assistidas por IA para doenças como o cancro do pulmão já estão em utilização clínica e aceleraram o acesso ao tratamento em toda a Europa. Enquanto isso, gigantes da IA, incluindo OpenAI e Anthropic, estão se expandindo para a área da saúde, aumentando a competição pela jangada no espaço de mobilidade.
A Hemispheric levantou a primeira rodada de financiamento de investidores, incluindo empresas de capital de risco americanas e israelenses e investidores individuais, incluindo Howard Morgan, um dos primeiros financiadores do Uber. Usarão o dinheiro para desenvolver parcerias com governos, organizações de saúde e empresas farmacêuticas, contratar mais pessoas nos EUA e trabalhar para a aprovação regulamentar. Eles também treinam mais de um milhão de pessoas em um esforço para melhorar seu modelo
O casal também está desenvolvendo seus próprios rastreadores cerebrais que, segundo a empresa, podem fornecer mais informações funcionais de seus modelos do que os EEGs tradicionais. “Essas máquinas nunca foram construídas para aprendizado de máquina e definitivamente não para aprendizado profundo”, diz Littwin.
