“Quando começamos a trabalhar com a antiga provedora, levou um tempo para fazer a aplicação da ferramenta. Foram cerca de 11 meses para aprender a mexer, ter certeza de que a IA estava correta e de que o treinamento estava com qualidade”, conta Gracieth Cavalcanti, AI Engineer da ProBrain. 

O AudioFoco utiliza 15 padrões de perfis distintos de usuários coletados a partir de dados do Audbility – um número de classes alto para a criação de modelos –, o que torna difícil achar uma técnica de IA que classifique todos os padrões com uma boa acurácia nos resultados. Apesar de a healthtech utilizar um banco com 2,5 milhões de linhas de dados para treinar a IA, ainda não é garantida a resposta com alta taxa de acerto de um algoritmo de Inteligência Artificial. Além disso, a princípio, a ProBrain usava duas IAs, uma para categorização e outra para acompanhamento .

Mesmo sendo capaz de atender às suas demandas em um primeiro momento, o resultado acabou saindo caro, tendo sido necessária a substituição de uma delas por uma técnica matemática padrão devido ao alto custo. Todos estes entraves, junto ao fim dos créditos no programa, foram os fatores decisivos para o encerramento da jornada com esta primeira empresa provedora de IA.

Ao se inscreverem no Google for Startups, o programa do Google para ajudar empresas a atingirem seu máximo desempenho, o cenário começou a mudar. Os especialistas em Inteligência Artificial da startup perceberam que poderiam usar a mesma abordagem de IA de forma mais eficiente e menos custosa usando as soluções do Google Cloud – e com uma quantidade de testes muito menor.

Com o AutoML, por exemplo, é possível que mesmo desenvolvedores com recursos limitados possam treinar modelos de alta qualidade, enquanto o Vertex AI se destaca por ser uma plataforma aberta, integrada e de fácil usabilidade de IA generativa, que pode ser usada inclusive por quem não entende de código.

Os Labs do programa Google Academy também foram essenciais para o projeto. Com eles, os especialistas da ProBrain puderam aprender de forma prática a utilizar o AutoML no Vertex AI e, em cerca de 3 semanas, já conseguiram gerar um endpoint para colocar em desenvolvimento o primeiro teste do produto.  

Com a ajuda do Firebase, a plataforma de desenvolvimento para dispositivos móveis do Google, agora os profissionais de saúde podem usar as soluções da ProBrain sem se preocupar com eventuais demoras. Enquanto isso, os usuários também se beneficiam disso na hora de treinar em casa, evitando a descontinuidade dos seus tratamentos.

“Além dos benefícios proporcionados pelo Vertex AI, adotamos o uso do Firebase, que trouxe um importante ganho de performance, tanto para o fonoaudiólogo, que não se sentia confortável com a eventual demora na hora de usar as aplicações durante uma consulta, por exemplo, como para o paciente que, quando ia treinar em casa, poderia acabar perdendo a paciência e não dando continuidade ao treinamento”, destaca Ingrid.

Do lado técnico, a documentação intuitiva e os exemplos práticos das ferramentas do Google Cloud facilitaram a compreensão do seu funcionamento. A combinação entre intuição e aderência se tornou fundamental para que os especialistas da ProBrain otimizassem o desenvolvimento do produto, reduzindo o número de sprints nesse processo.