Giovedì scorso l'Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha dichiarato il coronavirus un'emergenza globale. Per avere un’ordine di grandezza, basti pensare che ha già superato il numero dei contagiati durante l'epidemia di SARS scoppiata in Cina nel 2002-2003. Molti Paesi stanno lavorando duramente per combattere il virus. Ci sono state quarantene, blocchi nelle principali città, limiti ai viaggi e ricerche accelerate sullo sviluppo del vaccino. Anche le nuove tecnologie si sono messe al servizio della comunità medica.
BlueDot, ad esempio, è una start-up che ha costruito una sofisticata piattaforma di Intelligenza Artificiale (IA) che elabora miliardi di dati, da quelli delle compagnie aeree fino a quelli sanitari che riguardano le epidemie. Nel caso del coronavirus, BlueDot ha lanciato il suo primo allarme il 31 dicembre. Questo in anticipo rispetto ai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie, che hanno iniziato a considerare il problema solo il 6 gennaio.
BlueDot è stata fondata dal Dr. Kamran Khan, un medico specializzato in malattie infettive e professore di medicina e sanità pubblica all'Università di Toronto. È stato impegnato attivamente durante l'epidemia di SARS. "Attualmente stiamo elaborando grandi quantità di dati testuali non strutturati, in 65 lingue, per tracciare le epidemie di oltre 100 diverse malattie, ogni 15 minuti, 24 ore su 24", ha detto Khan. "Se facessimo questo lavoro manualmente, avremmo probabilmente bisogno di oltre un centinaio di persone per farlo bene. Queste analisi dei dati consentono agli esperti sanitari di concentrare il loro tempo e le loro energie su come rispondere ai rischi di malattie infettive, piuttosto che spendere il loro tempo e le loro energie per raccogliere e organizzare le informazioni".
Naturalmente, BlueDot non sarà l'unica azienda a sfruttare con successo l'IA per aiutare a contenere il coronavirus.
"L'IA potrebbe prevedere il numero di potenziali nuovi casi per area e quali tipi di popolazioni saranno più a rischio” ha detto Colleen Greene, General Manager della divisione sanitaria di DataRobot. “Questo tipo di tecnologia potrebbe essere utilizzato per avvertire i viaggiatori in modo che le popolazioni vulnerabili possano indossare maschere mediche adeguate durante il viaggio".
Il Dr. Vincent Grasso, della IPsoft, ha detto: “Quando si verificano epidemie di malattie, è fondamentale ottenere informazioni cliniche correlate ai pazienti e alle altre persone coinvolte, come gli stati fisiologici prima e dopo, le informazioni logistiche relative ai siti di esposizione e altre informazioni critiche. Impiegare l'uomo in queste situazioni è costoso e difficile, soprattutto se ci sono più focolai o se i focolai sono localizzati in paesi che non dispongono di risorse sufficienti. L'IA conversazionale, che offre il privilegio di interagire con il computer in termini umani, ha un grande potenziale nella raccolta dati da parte dei pazienti e degli operatori sanitari, ma non solo. Inoltre, impegnarsi in modo multilingue e multimodale amplia ulteriormente l'offerta del computing conversazionale. I dati che vengono raccolti da più fonti come voce, testo, dispositivi medici, GPS e molti altri, sono utili come datapoint e possono aiutarci a combattere più efficacemente un'epidemia futura".
“L’IA può aiutare ad affrontare il coronavirus in diversi modi” ha affermato Steve Bennett, direttore del Global Government Practice presso la SAS ed ex direttore della National Biosurveillance presso il Dipartimento per la Sicurezza Nazionale degli Stati Uniti. “L'IA può prevedere i punti caldi di tutto il mondo in cui il virus potrebbe essere trasmesso dagli animali all’uomo. Questo accade tipicamente nei mercati di alimenti esotici senza regole sanitarie stabilite. Una volta identificato un focolaio, i funzionari sanitari possono usare l'IA per prevedere come il virus si diffonderà in base alle condizioni ambientali, all'accesso all'assistenza sanitaria e alle modalità di trasmissione. L'IA può anche identificare e trovare punti in comune all'interno di focolai localizzati del virus, o con eventi sanitari avversi su microscala che sono fuori dal comune. Le intuizioni di questi eventi possono aiutare a rispondere a molte delle incognite sulla natura del virus.
La comunità medica ha creato con successo un certo numero di vaccini per virus simili in passato, quindi l'uso dell'IA per esaminare i modelli di virus simili e rilevare le caratteristiche da cercare nello sviluppo di un nuovo vaccino dà ai medici una maggiore probabilità di successo rispetto al partire da zero".
Don Woodlock, il vicepresidente di HealthShare di InterSystems ha detto: "Con gli approcci di machine learning, possiamo leggere decine di miliardi di dati e documenti clinici e stabilire le connessioni con i pazienti che hanno o non hanno il virus. Le caratteristiche dei pazienti che contraggono la malattia emergono dal processo di profilazione, che può quindi aiutare a individuare i pazienti a rischio più elevato. Allo stesso modo, gli approcci di machine learning possono costruire automaticamente un modello o una relazione tra i trattamenti documentati nelle cartelle cliniche e gli eventuali esiti dei pazienti. Questi modelli possono identificare rapidamente le scelte terapeutiche che sono correlate ad esiti migliori e aiutano a guidare il processo di sviluppo delle linee guida cliniche”.
Il Dr. Prasad Kothari, che collabora con The Smart Cube ha detto: "Il coronavirus può causare gravi sintomi come polmonite, grave sindrome respiratoria acuta, insufficienza renale, ecc. Gli algoritmi di IA come le reti neurali basate sul genoma possono rivelarsi molto utili nella gestione di questi sintomi causati dal coronavirus, soprattutto quando l'effetto del virus dipende dall'immunità e dalla struttura del genoma dell'individuo e nessun trattamento standard può trattare tutti i sintomi e gli effetti allo stesso modo.
Negli ultimi tempi, infatti, l'immunoterapia e la terapia genica potenziata attraverso algoritmi di IA hanno una maggiore evidenza di trattare le malattie che stimolano i sistemi immunitari”.
Fonte: Taulli T. Coronavirus: Can AI (Artificial Intelligence) Make A Difference?. Forbes. Feb 2, 2020