Ep.25 – Leitura em Inglês com Nativo | Can AI revolutionise health?
Ep.25 – Leitura em Inglês com Nativo | Can AI revolutionise health?| Aprender inglês online com podcasts!
Teacher Ca: Podcast – Aprenda Inglês Online. The best way to improve your English.
Hello Guys. Welcome. Eu sou a Teacher Ca e estamos começando mais um episódio do Podcast do
Cambly; C-A-M-B-L-Y, a melhor plataforma de Inglês online que você pratica com nativos, aprende
com nativos, e a qualquer hora do dia. Você pode usar o Cambly para dúvidas gramaticais, treinar
sua pronúncia, e até mesmo tirar dúvidas de coisas bobas para ajudar na sua fluência. Por isso eu
sempre digo e não me canso de falar: Cambly é a melhor opção para você que quer aprender
Inglês online. É a melhor plataforma de Inglês online para você, experimente, use o código
Teacherca; Teacher C-A tudo junto, e você entenderá o que eu estou falando.
Hoje iremos treinar o nosso listening com o tutor Derek do Cambly.
M: Let it begin.
Derek: Tech Tent: Can AI revolutionize health?
If there’s one area where there’s real excitement about the improvements in our lives which
advances in artificial intelligence could bring, it is healthcare.
On Tech Tent this week we ask whether, amidst all the hope and hype, real innovations are
beginning to transform the way patients are treated.
At Oxford University’s Said Business School, some of the leading thinkers in AI research – from the
university and beyond – gathered this week.
There were fascinating discussions about everything from autonomous cars to the way AI is
transforming the finance industry. But the panels on healthcare drew big crowds and a sense that
researchers were on the cusp of delivering concrete results which will soon begin to be seen in
hospitals.
Teacher Ca: A Inteligência Artificial pode revolucionar a saúde?
A inteligência artificial começou a resolver alguns dos problemas de saúde do mundo real. Na Said
Business School da universidade de Oxford, alguns líderes de pesquisas de inteligência artificial, se
reuniram e discutiram até a maneira de como a inteligência artificial está transformando o setor
financeiro.
Derek: We speak to three Oxford-based scientists working across academia and the commercial
world to use AI in medicine.
Michalis Papadakis is chief executive of Brainomix, whose technology is already entering hospitals
to help doctors in the diagnosis and treatment of strokes after years in the laboratory.
He says there is huge potential to improve outcomes for stroke patients: "Currently every 30
minutes, a stroke patient who could have been saved, dies or remains permanently disabled, not
because of the stroke, but because they’re admitted in a hospital that doesn’t have the expertise
to diagnose and select the patient for a life-saving treatment path.
Teacher Ca: O diretor executivo da Brainomix diz que existes um enorme potencial para melhorar
os resultados de pacientes com AVC. Ele diz que atualmente, a cada 30 minutos, um paciente com
AVC poderia ter sido salvo, morre ou permanece permanentemente desativado. Não por causa do
derrame, mas por é internado em um hospital que não possui o conhecimento necessário para
diagnosticar e solucionar o paciente para um tratamento que salva vidas.
Derek: His product, developed with data from thousands of brain scans, helps doctors interpret
images and make the fast decisions that are needed when it is suspected that a patient has
suffered a stroke.
We have shown that the sensitivity of physicians when they use the tool increases significantly
their ability to diagnose and detect stroke damage on the scans compared to how they’re doing it
now manually.
He admits that the biggest challenge is getting doctors to adopt this new way of working.
Teacher Ca: Seu produto desenvolvido com dados de milhares de exames cerebrais, ajuda os
médicos interpretar a imagem e tomar as decisões rápidas, necessárias, quando se suspeita que
um paciente tenha sofrido um derrame. Ele diz que o maior desafio é conseguir com que os
médicos adotem essa nova maneira de trabalhar.
Derek: For Antoniya Georgieva – whose research involves monitoring babies in the womb – that is
still some way off.
Teacher Ca: She is ten years into a project which again has depended on gathering a vast store of
data, in this case from fetal monitoring units in labor wards in Oxford dating back to 1993. The
aim is to automate the process where doctors and midwives can be alerted to the rare cases when
a baby is suffering from breathing problems and could end up suffering brain damage.
We are taking the burden from having to look at complex graphs, complex information that takes
time, that humans are just not so good at.
Instead, her system monitors all those graphs and tells the human experts exactly when they need
to be worried.
Teacher Ca: Para Antônia, cuja pesquisa envolve monitoramento de bebês no útero, isso ainda
está longe de acontecer. Ela está 10 anos em um projeto que novamente dependeu de coletas de
um vasto repositório de dados. O objetivo é otimizar o processo em que os médicos e parteiras,
podem ser alertados os raros casos em que o bebê está com problemas respiratórios e podem
acabar sofrendo danos cerebrais. Ela diz: “Estamos assumindo um fardo de ter que olhar para
gráficos complexos, informações complexas que levam tempo; os quais os humanos não são tão
bons.”
Derek: AI drugs?
A computer scientist who has based herself in a hospital for ten years and learned as much as she
can about medicine, Dr Georgieva is not going to rush to turn her research into a commercial
venture. She stresses just how complex the interaction between her algorithms and the mass of
physiological data is – and how long it takes to be clear that the AI system is producing better
outcomes.
Teacher Ca: Drogas de Inteligência Artificial?
A Dr Georgieva uma cientista da computação enfatiza quão complexa é a interação entre seus
algorismos e a massa de dados fisiológicos, e quanto tempo leva para ficar claro que o sistema de
inteligência artificial está produzindo melhores resultados.
Derek: Even earlier on the path from AI ideas to real world products is the work of Charlotte
Deane, Professor of Structural Bioinformatics at Oxford University. She and her doctoral students
are looking at the problem of using AI in drug discovery, the lengthy and expensive process of
creating new medicines.
With a new drug taking as long as 30 years and costing as much as $2bn (£1.6bn) to develop, she
says even if AI could cut that by 10% that would make a huge difference.
Prof Deane says the hype around AI is not helpful but progress is being made: The challenges are
really huge because biological data is noisy and difficult to deal with. But the algorithms we now
have are starting to give us the opportunity to make a real difference.
She does however face one problem in her own research – her doctoral students keep getting
hired by the biotech companies clustered around Oxford.
Still, the close links between the university and commercial researchers are making this city a small but determined powerhouse in
the global battle to revolutionize healthcare through AI.
Teacher Ca: Já a professora Deane quer usar a inteligêncial artificial para acelerar o processo da
criação de novos medicamentos. Ela diz que os desafios são realmente enormes porque os dados
biológicos são barulhentos e difíceis de lidar, mas que os algorismos estão começando a dar
oportunidades de fazer a diferença real.
Esse foi o reading com o professor Dereck do Cambly. Uma ótima oportunidade de treinar o seu
listening and reading. Caso você queira acompanhar, o site do texto está na descrição.
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Eu sou a Teacher Ca e aguardo vocês no próximo episódio. Take care.
You can, You Cambly.
