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INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: AVANÇO OU AMEAÇA PARA A NUTRIÇÃO DE PETS? - Me. Laís Cotrim | Ep. 54 · Pet Food Podcast · by PPGVET

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Entrando nessa parte de ciência de dados, na verdade a gente tem
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os prós e os contras, né? Pensando principalmente em
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modelos de machine learning, de inteligência artificial.
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Eu acho que da mesma forma que eles podem ser excelentes em
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ajudar a gente a combater, a gente tem que tomar bastante
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cuidado com o que eles podem propagar.
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É por que que eu estou falando isso?
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A gente consegue, tem, a gente tem bastante estudo na nutrição
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humana. Veterinária, nem tanto, tentando
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aliar principalmente machine learning a nutrição.
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Então, auxiliar na numa formulação de uma dieta ou
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auxiliar na escolha de uma dieta já pronta pra um determinado
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paciente ou um modelo preditivo de riscos nutricionais, a gente
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pode. Isso pode ajudar bastante que um
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profissional qualificado consiga tomar as melhores decisões.
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Pro seu paciente é? Ao mesmo tempo, a gente tem
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1000000 de modelos de inteligência artificial que são
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baseados é principalmente em conhecimentos encontrados na
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internet, então podem ter conhecimentos muito bons e
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conhecimentos muito ruins e tão acessíveis para qualquer pessoa.
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E quantas universidades você acha que os professores estão
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preparados? Eles têm se atualizado, eles têm
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trazido informações. Eles estão sabendo diferenciar é
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e ensinar até, né? Se tá tendo disciplinas que
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ensinam a gente a relacionar melhor o que que?
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Como botar sua visão? É, eu acho que isso também varia
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bastante. É uma questão que a gente tem é
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que. Não apenas a capacidade dessas
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ferramentas aumentou bastante nos últimos anos, aumentou muito
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rápido nos últimos anos, mas também o acesso a essas
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ferramentas aumentou muito e foi de 1 hora para outra, sendo que
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qualquer processo em qualquer universidade não acontece de 1
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hora para outra e nem deveria acontecer.
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Então existe. Eu acho que a gente está
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passando por um período de adaptação?
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É, eu vejo cada vez mais professores indo atrás disso,
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oferecendo cursos, oferecendo aprimoramentos nisso, mas é um
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processo demorado. Não deixa de ser.
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Então, acho que existe uma abertura na comunidade
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acadêmica, nas universidades, mas acho que é algo que vai
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demorar um pouco para a gente conseguir se adaptar.
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Analisando os dados do canal. Percebemos que cerca de 86% de
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vocês que assistem aos nossos episódios com frequência ainda
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não estão inscritos. A sua inscrição é muito
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importante, ela ajuda o canal a crescer e permite que a gente
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continue produzindo episódios cada vez mais relevantes e
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interessantes para você. Então, se você gosta do nosso
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conteúdo, inscreva. Se agora no canal isso faz uma
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grande diferença para o nosso trabalho, muito obrigado pelo
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apoio. E um ótimo episódio.
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O pet food podcast só é possível através de empresas inovadoras e
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que apoiam a educação continuada na nutrição de pets.
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Grupo BR render fazemos juntos o produto para atender você
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cliente, bionatural Prime nutrição que vem da natureza.
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59ª reunião da sociedade brasileira de Zootecnia, de 27 a
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31 de julho, na ufla, em Lavras. Inscreva se sbz.org.br.
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Oi, pessoal. Eu sou a Stephanie Teodoro e
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hoje a gente está aqui para mais um episódio do pat food podcast.
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Hoje eu tenho o prazer de apresentar a Laís potrim.
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A Laís ela é médica veterinária formada pela FMVZ USP, tem
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mestrado em nutrição e produção animal pela mesma instituição e
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também atualmente ela faz doutorado no programa né?
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Da FMVZ USP, e possui MBA em data Science e analytics pela
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USP exalp. Então, esse é um grande
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diferencial que a Laís tem para trazer para gente.
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Hoje vai ser o foco na nossa conversa.
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Obrigada, Laís, por aceitar o nosso convite e participar com a
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gente desse mais um episódio. Eu que agradeço pelo convite.
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Então, Laís, só pra gente correlacionar antes de tudo,
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explica pra gente como que foi a sua trajetória até chegar na
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nutrição de pet. Em que momento o veio esse
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interesse de estudar, fazer esse MBA e correlacionar com essa
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essa? Essa área de data Science, como
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que isso tudo entrou na sua história?
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Bom AA nutrição pet é, eu comecei a me interessar lá pelo
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meia perdão é. Eu comecei a me me interessar
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pela nutrição pet lá pelo meio da faculdade.
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Quinto semestre a gente vai para Pirassununga, é.
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E aí tem mais disciplinas de nutrição, incluindo nutrição de
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cães e gatos. Professor brunetto na época.
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É. E eu gostei muito das aulas.
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Eu percebi que eu estava muito interessada nos assuntos e desde
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então eu passei a me a querer me aprofundar mais no tema.
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Eu acho que é uma área que, por mais que todo mundo é queira
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opinar, goste de de é estudar. Ainda tem muito, muita
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controvérsia, ainda tem muita fake news e eu acho que isso me
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atrai um pouco. Eu gosto de de os temas um
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pouquinho mais polêmicos, é. Então, desde então eu passei a
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me interessar, passei a acompanhar o CPI primeiro, só
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acompanhando Oo grupo quando eles publicavam alguma coisa,
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eventualmente conversei com o professor Márcio, é pra
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participar de estágios, e daí saiu um mestrado.
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É, e aí? Desde então eu tenho me
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dedicado. A área é sobre a ciência de
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dados. Na verdade, antes de eu entrar
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Na Na faculdade de veterinária, uma das minhas opções era
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ciência da computação. Sempre gostei bastante dessa
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parte, é, sempre tive um grande interesse, gostava de programar
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e o meu pai também é dessa área, então acho que deu uma
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influenciada. Mas acabou que quando eu tive
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que escolher entre veterinária e alguma coisa mais voltada para
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dados, para computação, eu optei pela veterinária.
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É no meu primeiro ano de mestrado, meu orientador,
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professor Thiago, é incentivou que a gente buscasse os MBAs da
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esalq. Como a gente tem uma facilidade
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de acesso, como existe até possibilidade de bolsa para os
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pós graduandos, ele orientou que quem tivesse interesse.
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É, poderia buscar esses cursos. E aí eu vi uma oportunidade de
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me aprofundar em um assunto, que é que eu gostava, que eu gostava
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e que eu tinha deixado meio de lado.
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E aí desde então eu tenho me tentado me aprofundar nessa
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nessa disciplina e tentado trazê LA 1 pouquinho pra nutrição de
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cães e gatas. Muito interessante.
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Você falou 2 coisas bem legais durante a sua conversa sobre os
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mitos, né? É, hoje a gente vê muitos mitos
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durante a nutrição e eu não falo nem só da nutrição pet, né?
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A nutrição de uma forma geral, até a nutrição humana, né?
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Todo mundo acha que sabe um pouquinho, é, então pensando
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nisso. Hoje vamos focar nesse primeiro
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assunto, o que que você acha, né?
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Com que é o maior mito que a gente tem na nutrição, né?
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Pensando no tutor, em colegas veterinários ou tecnistas, né?
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Onde você acha que é? Tem a maior problemática, né,
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dessas teorias. Eu acho que é é até complicado a
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gente pensar em qual é o maior mito, porque o que não é um
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grande mito na nutrição, né? Mas se eu tivesse que selecionar
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um atualmente, é é simplesmente a ideia de que existe uma única
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dieta que é melhor para todo mundo, que existe um único
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protocolo que você pode seguir para qualquer animal.
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Ele vai se adaptar. E aí o que eu estou dizendo é, é
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AA categoria da ração, é se há uma ração ou 11 alimentação
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caseira. A gente vem de um de um momento
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em que. É comum a gente vilanizar
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algumas alguns alimentos ou colocar alguns alimentos num
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pedestal. Isso, tanto na nutrição humana
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quanto na nutrição animal, acaba refletindo.
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EE, isso acaba vazando às vezes até para os nossos colegas
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veterinários, quando eles vão fazer algum tipo de
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recomendação. Então o que eu estou dizendo é,
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tem veterinário? Tem e tem responsável por
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animais. Que é completamente contra a
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dieta caseira ou completamente contra a ração.
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Não posso, não posso usar isso para nenhum dos meus animais ou
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tenho que usar isso para todos os meus animais.
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E não é assim que as coisas funcionam, é.
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Então eu acho que é principalmente isso, a parte de
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recorrer a extremos dentro da nutrição animal.
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Tudo pode ou tudo não pode. Sim, justamente eu concordo
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plenamente. E eu ainda acrescento que eu
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acho que uma coisa que a gente vê bastante é adição do
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suplemento, né? Então todo mundo vai para um
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atendimento achando que vai ter uma pílula mágica que vai
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solucionar o problema, né? Então, e não olha para base, né?
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Qual que é a base? A base está completa, a base
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está equilibrada, né? A base está com uma boa
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procedência. Né?
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Além disso, né? Esse conjunto tá correto.
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Depois a gente pensa em suplementação, né?
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E o que a gente vê hoje é o contrário, né?
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O responsável ele vai para o atendimento é um colega.
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O animal não tá bem, ele não tem alguma alteração que não foi
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realmente investigada a fundo, mas já tá com 5 suplementos a
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mais. Sim, aí isso que você falou é
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nossa. É muito importante, porque é
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algo que inclusive eu tento passar para os estagiários, para
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os alunos de c. Quando vem me procurar também é
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justamente essa questão. Não adianta você dar um Monte de
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suplemento se a base está errada ou se o animal tem uma alteração
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clínica muito importante que vai impedir que ele use aquele
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suplemento de qualquer forma e até.
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Até vindo de uma questão que às vezes você pega aquele animal
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que é, sei lá, o no ente renal estádio 3 que já tá com, já tá
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com a alimentação renal, tá fazendo fluidoterapia 2 vezes
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por semana, tá tomando antiemético, tá tomando pelante
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de fósforo, EAE, às vezes é aquele gato super complicado pro
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responsável manipular. Então até que ponto?
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É interessante pra esse gato ter mais suplementos, você dar mais
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manipulações Pra Ele? Até que ponto o estresse que ele
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vai passar pra isso? Vai, é vai compensar qualquer
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possível benefício do suplemento, claro.
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Tem um tem um suplemento que pode ser benéfico dependendo do
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caso e que aí a gente vai acabar orientando, mesmo que seja um
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estresse pro responsável, pro animal.
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Mas tem suplemento que, sinceramente, a depender do
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caso, eu deixo passar. É bem isso mesmo.
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E juntando com essa sua, com esse seu conhecimento
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aprofundado na ciência de dados, como que você acha que a gente
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pode olhar para o futuro, né? E que essa tecnologia, esse
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conhecimento, pode nos ajudar, né, a combater esses mitos, essa
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desinformação entrando. Nessa parte de ciência de dados,
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na verdade, a gente tem os prós e os contras, né?
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Pensando principalmente em modelos de machine learning, de
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inteligência artificial, eu acho que da mesma forma que eles
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podem ser excelentes em ajudar a gente a combater, a gente tem
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que tomar bastante cuidado com o que eles podem propagar.
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É o que que eu estou falando, isso a gente consegue, tem.
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A gente tem bastante estudo na nutrição humana, veterinária,
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nem tanto tentando aliar principalmente machine learning.
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A nutrição então, auxiliar na numa formulação de uma dieta ou
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auxiliar Na Na escolha de uma dieta já pronta para um
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determinado paciente ou um modelo preditivo de riscos
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nutricionais, a gente pode. Isso pode ajudar bastante.
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É que um profissional qualificado consiga tomar as
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melhores decisões para o seu paciente.
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É ao mesmo tempo a gente tem. 1000000 de modelos de
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inteligência artificial que são baseados é principalmente em
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conhecimentos encontrados na internet.
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Então podem ter conhecimentos muito bons e conhecimentos muito
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ruins e tão acessíveis para qualquer pessoa que que apareça
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que pergunte. Então, quem já fez o teste aí de
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veterinário, de perguntar alguma coisa da nossa área para o
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modelo de inteligência artificial?
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Provavelmente já se deparou com alguma informação muito errada
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que poderia ser passada pra 11 pessoa que não tem conhecimento
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pra entender que essa informação é errada.
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Justamente e, né? Já que você falou da informação
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errada e a gente tá falando, né? De atualidade de inteligência
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artificial, de ciências de dados.
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Como você vê isso como um risco pra sociedade, né?
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Assim, quais são as suas? É?
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A sua é o seu critério. Assim, pra entender como que
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isso pode ser verdade, pode ser ruim.
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Existe uma forma mais aprofundada da gente conseguir
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diferenciar é. Aí a gente passa pra necessidade
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de supervisão humana, é pra que a ferramenta seja sempre é, seja
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sempre submetida. A um crivo humano em algum grau
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de de supervisão, né? É até uma frase que o pessoal às
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vezes menciona mais, parafraseando, se uma máquina
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não tem como ser responsabilizada por uma ação,
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ela não deveria tomar uma decisão?
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Então é, eu acho que mais a parte mais importante é
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realmente a gente entender que qualquer ferramenta de dados, de
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computação, de machine learning, de qualquer coisa, é tá lá pra
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auxiliar. Mas nunca para tomar uma decisão
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final. É, você pode colocar em um
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modelo, fazer um modelinho, por exemplo, para avaliar risco
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nutricional de um paciente, necessidade de suplementação de
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um paciente e ele pode te dar 11 indicativo, por exemplo.
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Mas ele nunca poderia fazer isso sozinho sem que um veterinário
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acompanhasse. Da mesma forma, você pode ter
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111 ferramenta para dar dicas de nutrição.
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Para falar sobre nutrição, fazer falar fatos sobre nutrição, você
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pode fazer um treinamento de uma ferramenta para isso, só que ela
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precisa ser constantemente monitorada para garantir que ela
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que as perguntas que estão sendo feitas são respondidas baseadas
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em fatos. Há quase 40 anos, o grupo BR
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render atua no setor de subproduto animal para gerar
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valor para você, nosso cliente. Nossa missão é fortalecer toda a
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cadeia produtiva, entregando produtos de qualidade
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comprovada, que geram produtividade, sustentabilidade
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e resultados consistentes, seja em nutrição animal, energia
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renovável ou soluções ambientais.
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Estamos sempre ao seu lado. Conte com a gente.
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Justamente e é aí que é onde a gente entra, né?
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É onde a gente com mestrado, com doutorado, que trabalha na
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pesquisa, tá atuando. E é onde eu vejo que as pessoas
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não levam tão a Sério às vezes. Mas é aí que vai fazer o
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diferencial, porque a gente tá atuando de frente, né?
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A gente vai lá, faz a pesquisa, avalia os dados, interpreta o
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resultado, escreve, né? Então, uma vez eu ouvi.
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É numa banca de que a gente só finaliza uma pesquisa quando ela
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é publicada, né? Então, quando a gente divide com
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a sociedade, então a gente passa por todas as etapas e ainda
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divide o conhecimento com a sociedade.
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E isso pra mim é o que mais importante, é o que mais
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importa, né? Então porque é aí que a gente
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chega na ciência baseado em evidência, então não adianta só
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a gente ter ali, né? Como você acabou de dizer, uma
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máquina. Que vai vai expressar o
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conhecimento dela, que ninguém julga se é verdade ou não, mas
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que tem por trás um ser humano estudado, né?
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Com conhecimento prévio, que vai poder dizer, olha, isso
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realmente está correto ou não está correto, né?
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Então eu acho que é aí que a gente tem que levar em
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consideração a nossa atuação, né?
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Então é pra isso que a gente tá ali.
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Claro que as. A ciência ela é.
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É a tecnologia, né? A ciência de dado, ela é
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importante, mas a gente não pode esquecer a nossa base, né?
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O nosso conhecimento está acima de tudo, né?
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Eu acho que essa é a grande beleza do movimento.
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E é isso que que você comentou, é muito interessante porque hoje
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em dia é muito acessível você fazer um modelo de um modelo
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peritivo. É você rodar uma estatística.
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Você é fazer qualquer coisa com dados e você tem dados
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disponíveis, sabendo procurar. É o que significa, na prática,
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que qualquer pessoa com o mínimo conhecimento de estatística de
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programação poderia é rodar, rodar um teste estatístico pra
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achar uma associação e procurar associações entre XEY variáveis,
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incluindo na nutrição. Mas aí o que diferencia esse
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tipo de de pesquisa Freestyle, digamos assim, de uma pesquisa
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séria, de um dado científico bem interpretado, é justamente o
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conhecimento que se tem por trás.
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É o trabalho do pesquisador de se atualizar, de entender, de
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olhar para aqueles resultados e pensar, nossa, achei uma
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associação de uma dieta x com uma doença.
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É. Então, por exemplo, uma pessoa
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pode ir só. Fazer um teste e encontrar uma
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associação entre a dieta XE uma doença é e aí cabe ao
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pesquisador olhar para esse tipo de associação EE pensar em
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hipóteses que expliquem isso, não apenas declarar que a existe
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essa associação. Então a tal da dieta causa a tal
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da doença, mas se entender, existe uma correlação.
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Existe um motivo pelo qual animais com essa doença estariam
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usando mais dessa dieta, mais desse suplemento, mais de
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qualquer coisa. É então, e é nesse ponto que a
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pesquisa que o pesquisador brilha, nesse ponto que o
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pesquisador tem uma responsabilidade de interpretar
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esses dados e trazer uma interpretação fidedigna para a
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sociedade. É justamente isso, e você
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trabalhou com isso no seu mestrado?
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Não. O meu?
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Mestrado foi com é? Metabolismo e microbiota de
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doença de doentes cenais crônicos, cães e gatos.
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É, então É Ela. Por mais que obviamente exista
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uma abordagem estatística aqui, AO ponto foi principalmente
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caracterizar metabolômico, elepidômica e microbiota de cães
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e gatos com doença renal crônica.
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Porém, no doutorado, eu tô tentando trazer um pouquinho
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mais para área de de ciência de dados de modelos de.
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E o que que você está fazendo? Conta pra gente um pouquinho de
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forma bem superficial. Atualmente a gente está
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estudando, a gente está estudando alguns modelos
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preditivos pra composição corporal dos animais de uma
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forma que possa auxiliar os os veterinários no futuro, né?
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A ter uma a aferir AA composição corporal de uma forma mais
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simples e prática. Que bom.
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E você acha que avaliar esse histórico, né?
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Se a gente usar Oo passado, né? O que a gente tem de dados já
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relacionados com os pacientes sobre nutrição, a gente vai
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conseguir prever algumas respostas.
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É mais aplicadas, né? Principalmente assim pensando,
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por exemplo, você disse de composição corporal.
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Se a gente consegue relacionar a composição corporal com alguma
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doença, se. É um animal mais magro ou com
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uma condição, um escore mais muscular, mais baixo.
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A gente consegue é entender se no futuro ele vai ter uma.
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É uma predisposição maior pra alguma doença ou pior
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prognóstico. Sim, a gente atualmente tem
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capacidade de fazer esse tipo de modelo, então alimentar o modelo
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de de machine learning pra. Um modelo preditivo, né?
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Com diversas características, um estudo retrospectivo de diversos
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animais. É pra entender se existe alguma
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associação, algum risco aumentado?
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É, em alguns, em determinados parâmetros, é.
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E a gente assim tem se publicado pesquisas com isso, pesquisas
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pra pra associar esses riscos. Tem um, se eu não me engano, que
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é o hipercortisolismo, né? Que o modelo eu eu teria que
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verificar, mas se eu não me engano é hiper cortisolismo, é?
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E o modelo que teve um padrão de acerto é parecido com o teste de
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supressão. Então, utilizando
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características clínicas, utilizando testes laboratoriais
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mais simples, às vezes você consegue chegar ao nível de
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acorácia similar ao de um teste padrão ouro.
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Claro, isso é algo que a gente é bem no início e acho que a
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principal limitação é a necessidade de um grande volume
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de dados, né? Então você não pode pegar 10
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animais e alimentar no MIAEE falar que é o modelo preditivo.
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Você em geral precisa de um histórico muito grande de dados
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pra encontrar uma associação, ainda mais quando você está
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trabalhando com muitas variáveis, mas pensando.
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É em grandes hospitais, pensando em uma integração de dados, é,
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são são ferramentas que podem ser eventualmente desenvolvidas.
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E você vê que o pesquisador hoje, ele está aberto a isso, ou
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ele ainda tem um pouco mais de medo assim, de dividir os dados,
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ou de é acreditar naquele modelo.
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Como que você está vendo a realidade dos alunos hoje na
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pesquisa? É, eu acho que é bem variada a
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resposta do dos pesquisadores, dos alunos de todo mundo, né?
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Tanto em questão, né, a confiança Na Na técnica, quanto
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em questão até de familiaridade com ela, né?
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E não, não são coisas necessariamente, não são.
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Não são coisas necessariamente correlacionadas, né?
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Tem gente que tem familiaridade, que compreende até é.
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AA parte teórica, né? Do do assunto e não tem
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confiança em aplicar isso. Da mesma forma que tem gente que
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não entende e acha que é uma grande inovação e acredito que é
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uma grande inovação, é. Então assim, eu vejo respostas
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bem mistas em relação a isso. E quantas universidades você
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acha que os professores estão preparados?
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Eles têm se atualizado, eles têm trazido informações.
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Eles estão sabendo diferenciar é e ensinar até, né?
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Se tá tendo disciplinas que ensinam a gente a relacionar
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melhor o que que? Como botar sua visão?
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É, eu acho que isso também varia bastante.
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É uma questão que a gente tem é que não apenas a capacidade
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dessas ferramentas aumentou bastante nos últimos anos,
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aumentou muito rápido nos últimos anos, mas também o
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acesso a essas ferramentas aumentou muito.
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É e foi de 1 hora para outra, sendo que qualquer processo em
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qualquer universidade não acontece de 1 hora para outra e
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nem deveria acontecer. Então existe.
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Eu acho que a gente está passando por um período de
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adaptação, é, eu vejo cada vez mais professores, é indo atrás
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disso, oferecendo é cursos, oferecendo aprimoramentos.
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Não é isso? É, mas é um processo demorado,
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não deixa de ser, então. É, acho que existe uma abertura
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na comunidade acadêmica, nas universidades, mas acho que algo
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que vai demorar um pouco para a gente conseguir se adaptar.
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Não eu do outro lado, né? Do cenário, chego na
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universidade. Eu digo que para mim eu ainda
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acho que é muito difícil, sabe? Porque a gente não aprende.
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A gente tem um meio que é autodidata, ir atrás da
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informação. E cada dia chega uma IA nova,
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uma ferramenta nova, uma tecnologia diferente, né?
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E tudo a gente tá aprendendo meio que sozinho, né?
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Ninguém tá ensinando a gente como que faz ou deixa de fazer.
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Só que eu acho que a gente tem tanto pra correlacionar com a
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nutrição tanto, né? A gente tem todas as únicas aí
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que é tudo muito novo, né? Que a gente também ainda.
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Não sabe muito conhecimento, não consegue entender diretamente,
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né? Os como se correlacionam os
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dados, quem que influencia, quem é EE tenta esse banco de dados.
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Eu sei que tem muitos grupos de pesquisas que trabalham
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profundamente nisso, que tem um banco de dados gigantesco e eles
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estão tentando, né? Trazer pra gente novas
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informações, atualidades, mas é. Isso é muito novo, né?
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E é difícil da gente interpretar ainda, então eu vejo que a gente
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ainda tá passando por um processo de muita transformação.
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E é 11. Situação difícil, né?
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Porque você vai pedir pra um professor que estuda qualquer
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outra área, é um veterinário, é um, é um especialista em
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nutrição, por exemplo. Como você é?
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É uma pessoa. De outra área que Do Nada tem
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que aprender a lidar com uma ferramenta de computação.
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E não apenas isso. Tem que lidar com alunos
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aprendendo a lidar com a mesma ferramenta.
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E às vezes, esses alunos começaram a estudar antes sobre
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isso. É, então é uma sinuca de bico,
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imagino, né? Claro.
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Então é muito difícil. Realmente eu tô vendo que a
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gente tá passando por uma fase de muitos desafios na pesquisa,
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é? Tanto pela falta de recurso
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quanto pela alta intensidade de informação, né?
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E que muda muito rápido. Isso me preocupa e me deixa um
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pouco, né? Assim, nervosa, ansiosa, porque
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tá chegando uma informação muito rápido a todo momento, de todos
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os lados e fica realmente difícil para o responsável, né?
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Que é mais leigo diferenciar o que é verdade e o que é certo.
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Né? Então eu eu super entendo.
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É, eu concordo que a internet tá aí pra uma boa causa, né?
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Pra pra nos ajudar, mas também nos prejudicar um pouco.
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Porque são tantas informações que fica muito difícil da gente
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selecionar. Sim, né?
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Essa questão das informações é muito, é muito complicada mesmo?
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É. E é algo que não, não acho que
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tenha previsão de melhora, infelizmente.
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Acho que a tendência a terem cada vez mais acesso, cada vez
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mais ferramenta e cada vez mais dificuldade de identificar o que
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que foi feito por um humano ou o que que foi feito por um MAEO
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que e entre o que foi feito por um Mao que foi feito com
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responsabilidade ou sem responsabilidade.
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Houve um tempo que era muito fácil.
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Por exemplo, pensando em geração de imagens, você entender que
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minha imagem era de a. Houve um tempo que AAA não sabia
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fazer mão, agora IA faz mão. Da mesma forma, houve um tempo
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que textos feitos por ya eram muito identificáveis e hoje em
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dia, nem tanto. Justamente é, eu acho.
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Me preocupo um pouco, me preocupa bastante.
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Mas eu acho que a gente tem que estar sempre aberto a se
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atualizar, a conhecer mais, né? A julgar mais.
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E. Por isso que a gente estuda
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tanto, né? E a gente tem que continuar
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estudando e se atualizando pra poder ser a fonte de atualização
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da sociedade, né? Porque eu acho que é nossa
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responsabilidade. Nós, como pesquisadores, como
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cientistas, nós temos a informação um pouco mais
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acessível, né? A informação correta.
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Então é nossa informação, é nossa, é nosso dever.
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Vim aqui, por exemplo, hoje, e discutir sobre isso, né, é e
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trazer o que é a informação correta.
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Então eu acho que a grande mensagem desse episódio hoje é,
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tomem cuidado, onde vão pesquisar informação, como vão
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pesquisar, né? É, não é todo, toda a IAC vai te
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dar uma resposta correta. É, não é todo vídeo que tá na
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internet que é verdadeiro, então justamente é ficar antenado, mas
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sempre com um pé atrás, né? Então estar sempre se
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atualizando, mas não acreditar em tudo, porque infelizmente não
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vou dizer que é um local sem lei, porque tem a sua lei, mas é
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um pouco mais difícil de monitorar.
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Por enquanto. Assim, por mais que a gente
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tenha tido alguns avanços em legislação ao longo do tipo no
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mundo, no geral ainda é algo muito pouco regulamentado.
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Não é? Da mesma forma que a
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universidade não tem tempo hábil para se adaptar tão rápido
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quanto AIA tem se adaptado a legislação tem menos tempo
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ainda, tem menos capacidade ainda de acompanhar essa
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evolução, né? E é o tempo todo, né?
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É o. Tempo todo mudando é é algo
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muito difícil. Realmente isso me é.
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É muito difícil de acompanhar. Isso me preocupando.
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Na nutrição, Laís, se você tivesse que escolher um tema
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assim, né, seu sonho, você pudesse escolher um tema pra
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você investigar, na nutrição, que você pudesse correlacionar
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com a ciência de dados e você fosse a referência a descobrir
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sobre isso, qual seria? Nossa.
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É, eu acho que eu tendo muito pra parte de ferramentas
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diagnósticas aí pensando em não necessariamente ferramentas
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diagnósticas, mas ferramentas de auxílio nutricional, ferramentas
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de identificar qual é a melhor Jetta, por exemplo, identificar
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pensando no diagnóstico daquele animal, da da individualidade
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daquele animal, se eu consigo ter algo, algo que é.
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Facilite a escolha algo que ajude isso ou a parte de
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divulgação científica. Você falou uma coisa muito
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legal, que é o termo individualidade, né?
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A gente começou conversando sobre um grande mito que era,
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né? Uma única dieta estar disponível
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para todos os animais ou ser proibida para todos os animais?
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Eu acho que essa é uma grande, é um grande tema que cada vez mais
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está sendo desenvolvido, que é a individualização do animal, né?
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A gente tem diversas dietas, a gente tem dietas, diversas,
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formulações, mas o que que é importante realmente?
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A individualização, né? Por que que a gente fala que
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quando a gente vai no nutricionista, né?
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Ah, e me passa a sua dieta aí que é, eu vou também fazer pra
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perder peso. E não funciona.
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É justamente por isso. É porque cada ser humano tem a
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sua necessidade nutricional, tem o seu gasto energético, né, o
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seu nível de atividade. O animal é a mesma coisa.
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Sim, e as e ainda no ser humano, quando a gente está falando de
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um ser humano adulto, a. Ainda há algo que ele pode
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decidir por si mesmo no animal, você ainda tem que levar em
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consideração todo o ambiente da família.
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Não que no humano não tenha a questão do ambiente, né?
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Mas é o animal não vai tomar as decisões por si próprio.
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Ele não vai optar por pela dieta, que é melhor para ele.
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Fisiologicamente, ele depende. De ter uma família, o seu
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responsável pra fazer essa, essas escolhas, essa dieta.
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E às vezes o que faz mais sentido para o caso clínico do
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animal, não faz sentido pra rotina da família.
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E é algo que às vezes a gente tem que fazer algumas
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concessões, porque não adianta você fazer uma prescrição
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maravilhosa, 100% perfeita pra aquele animal que não vai ser é
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não vai ser seguida porque. O porque o responsável tem
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dificuldade de dar um comprimido ou porque ele não entendeu uma
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orientação, ou simplesmente porque a forma como foi
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prescrito não cabe na rotina da família.
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É justamente isso, realmente é. É o feeling, né?
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É o feeling que o clínico que o zootecnista, que o profissional
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tem que ter, né? Então, conhecer a.
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Rotina do responsável. Né?
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A individualização do paciente, o comportamento, como ele come,
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como ele, como ele interage com a família, né?
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E com isso, montar um pouquinho de sentimento ali, o feeling
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com. E esse grau de empatia, às vezes
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não é algo que pode ser replicado por uma ferramenta, é
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algo que a gente. Tem que botar a mão na massa pra
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entender e pensar na melhor forma pra aquele, pra aquele
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animal, pra aquela família. É isso mesmo, não é protocolo,
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né, quando a gente lida com saúde?
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Exato. O protocolo ele ajuda nos guiar,
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mas ele não é ativo na prática, né?
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E eu acho que essa é a grande diferença que muitos
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profissionais não conseguem entender, né, Laís?
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Nossa, que conversa boa. O que que você deixa de mensagem
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para o nosso ouvinte? É de tudo que a gente conversou
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sobre desafios, sobre mitos, sobre ciências de dado o
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responsável, a individualização, né?
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A gente passou por vários momentos.
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Aí deixe uma mensagem final. É como que você acha que é.
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A gente tem que olhar para as nossas informações daqui para
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frente. É, acho que boa parte dessa,
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dessa conversa, Ela Foi tomada justamente por essa questão das
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da acesso cada vez maior a tanto a informações quanto a
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desinformações é, então, acho que a principal questão é,
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independente de se a pessoa é um estudante de veterinário, um
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veterinário formado há 40 anos, é muito importante se manter
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atualizado, buscar por Fontes é confiáveis.
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É entender que existe a possibilidade de de um auxílio
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de ferramentas computacionais, mas que elas não podem nunca
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tomar uma decisão ou substituir o conhecimento técnico.
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E o que você comentou do feeling de um profissional, de um
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profissional estudado, que se dedicou a vida inteira pra isso?
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É isso aí? Obrigada, viu Laís?
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Obrigada por aceitar o nosso convite, por participar do seu
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tempo e o seu conhecimento. E nos encontramos no próprio
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Simon. No próximo episódio, até mais.
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Obrigada. Até mais, tchau, tchau,
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obrigada.