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Lo stato (sobrio) dell'intelligenza artificiale nella lotta contro COVID-19
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Se ci chiedete a The Medical Futurist l'importanza dell'intelligenza artificiale nella sanità, avremo molto di cui parlare.
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Abbiamo visto come potrebbe risolvere la stanchezza da allarme negli ospedali. Abbiamo analizzato le associazioni insolite che la tecnologia ha scoperto in medicina. Crediamo che inaugurerà l'era reale dell'Arte della Medicina. Il dottor Meskó ha persino intrapreso un viaggio per comprendere meglio il linguaggio dell'A.I.
Così, naturalmente, con la pandemia COVID-19, abbiamo dovuto esplorare il contributo dell'A.I. in questa crisi di salute pubblica. Ci siamo imbattuti in sforzi promettenti che coinvolgevano tali algoritmi, dall'estrazione mineraria per ottenere informazioni, al tracciamento della diffusione fino al rilevamento dell'infezione attraverso la tosse.
È ragionevole essere vigili e conoscere i potenziali problemi di privacy e i pericoli che derivano dall'uso di queste nuove tecnologie in tempi senza precedenti. Tuttavia, questi sviluppi che elaboriamo qui di seguito ci aiuteranno a prepararci meglio per future epidemie.
L'A.I. prevede le epidemie
In quello che oggi è un racconto quasi profetico, è stata un'azienda dell'A.I. ad emettere i primi avvertimenti di un'epidemia. BlueDot ha utilizzato il suo algoritmo per vagliare le notizie, i dati delle compagnie aeree e le segnalazioni di epidemie animali per individuare le tendenze. Questi sono stati poi analizzati da epidemiologi che hanno poi allertato i clienti dell'azienda. Il software ha persino previsto correttamente il probabile percorso del virus da Wuhan a Tokyo dopo la sua prima apparizione.
Mentre la malattia si diffondeva, altre organizzazioni si sono rivolte a soluzioni simili. Un team di ricercatori ha alimentato un algoritmo con dati anonimi sui viaggi aerei e sui movimenti degli smartphone per esplorare come la malattia potesse diffondersi da Wuhan ad altre città subito dopo la sua comparsa. Un altro team ha utilizzato un A.I. per modellare la diffusione di COVID-19 a partire dai rapporti sui casi, dai movimenti umani e dagli interventi di salute pubblica. Questo ha contribuito a mostrare come le restrizioni di viaggio abbiano ostacolato la crescita del contagio.
Con l'impiego di tali metodi, le autorità possono avere una migliore comprensione delle imminenti epidemie e prepararsi meglio ad ogni eventualità.
Aiuto nella diagnosi con scansioni radiologiche, analisi del viso e... tosse!
Identificare i positivi con COVID-19 è urgente per fermare la contaminazione crociata. Tuttavia, con le istituzioni sanitarie sovraccariche di lavoro, identificare gli infetti si rivela una sfida. Gli ospedali sono traboccanti di file di pazienti che si presentano per vari disturbi, la maggior parte dei quali non ha bisogno di ulteriori cure. L'A.I. può aiutare nello screening e nel triage dei pazienti rilevanti in questi casi e alleviare la pressione sugli ospedali.
In Cina, l'ospedale di Zhongnan ha utilizzato un programma software A.I. per rilevare i segni della polmonite associati alle infezioni da SARS-CoV-2 sulle immagini della TAC polmonare. Questo aiuta i radiologi ad assistere i pazienti nello screening e a dare priorità ai potenziali casi di COVID-19 per ulteriori test.
In collaborazione con Microsoft, Providence ha lanciato uno strumento online per distinguere coloro che avrebbero potuto essere infettati da COVID-19 da quelli con condizioni meno minacciose. Nella sua prima settimana, oltre 40.000 pazienti hanno utilizzato lo strumento. A seguire, Partner HealthCare con la sua chatbot A.I. COVID-19 Screener per lo screening delle persone a distanza.
Il Tampa General Hospital in Florida ha optato per un'opzione più fantascientifica. Ha utilizzato un sistema A.I. in collaborazione con Care.ai per rilevare i visitatori febbricitanti (e potenzialmente positivi al COVID-19) tramite la scansione facciale.
Un gruppo di ricercatori e ingegneri di San Francisco ha lanciato un'iniziativa chiamata Cough for the Cure. Sì, avete indovinato: il loro obiettivo è sviluppare uno strumento diagnostico COVID-19 basato sull'audio della tosse. Una volta raccolte un numero sufficiente di registrazioni di persone risultate positive o negative alla malattia, sarà compito di un algoritmo di apprendimento automatico rilevare le sfumature per differenziare queste persone e aiutare nella diagnosi.
Gestione delle risorse e previsione dei risultati più severi
La mancanza di dispositivi di protezione, la carenza di letti d'ospedale e il sovraccarico delle unità di terapia intensiva sono fenomeni di portata mondiale. Con gli strumenti di previsione basati sull'A.I.-, gli ospedali possono gestire meglio le loro risorse.
Qventus ha sviluppato un programma software per aiutare gli amministratori ospedalieri durante la pandemia. Il loro modello prende in considerazione l'afflusso di pazienti da COVID-19 e i relativi decessi, e ne prevede gli effetti sulla capacità dell'ospedale come letti, terapia intensiva e capacità di ventilazione.
I ricercatori hanno pubblicato le loro scoperte sulla creazione di un quadro di riferimento per l'A.I. per aiutare a prendere rapidamente decisioni cliniche. I loro modelli predittivi utilizzano dati reali dei pazienti per determinare chi svilupperà la sindrome da distress respiratorio acuto (ARDS), una grave complicazione in COVID-19. Questi modelli hanno raggiunto un'accuratezza dal 70 all'80% nella previsione dei casi gravi. In questo modo, i pazienti identificati in questo modo potrebbero essere considerati prioritari per un supporto specializzato.
Questi due metodi si legano per meglio allocare e dare priorità alle risorse a tempo debito e per ridurre, in ultima analisi, l'onere per le istituzioni sanitarie.
Accelerare la ricerca sui vaccini
Nel tentativo di mettere la ricerca medica intorno a COVID-19 sulla corsia preferenziale, organizzazioni come Microsoft e l'Allen Institute for A.I. hanno creato un database gratuito e completo con oltre 29.000 articoli scientifici correlati. Ritenuto la più ampia raccolta di documenti di ricerca sull'argomento, questo COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) mira a facilitare il lavoro di ricerca essendo una risorsa facilmente accessibile per gli scienziati. Inoltre, esso permette di estrarre algoritmi di apprendimento automatico per ottenere intuizioni che possono essere di aiuto per la ricerca cruciale, sia per lo sviluppo di vaccini, per le tendenze di trasmissione o anche per associazioni insolite.
Combinando l'apprendimento automatico e la scienza della rete, il BarabasiLab è alla ricerca di nuovi candidati farmaci contro il nuovo coronavirus. A meno di 10 giorni da quando il team ha riorientato il suo set di strumenti di Medicina di Rete a questo scopo, ha già una lista di farmaci da testare in linee cellulari umane in un laboratorio sperimentale.
Per gli scettici
Come abbiamo accennato nell'introduzione, tutti questi esempi non sono soluzioni, ma piuttosto indicazioni per l'uso futuro. Non è tutto un elogio per l'A.I. Ci sono ragioni per essere scettici sul suo aiuto contro la pandemia, così come ci sono ragioni per essere ottimisti.
Nessuno poteva prevedere la scala di COVID-19, quindi le soluzioni stanno spuntando solo ora. Ciò significa che non abbiamo dati precedenti specifici per questo contagio, che è fondamentale per il funzionamento dell'A.I.. Ad esempio, alcuni anni fa Google ha lanciato il Flu Tracker per prevedere le epidemie di influenza. Il gigante della tecnologia ha messo fine al progetto nel 2013 dopo non essere riuscito a prevedere il picco di quell'anno del 140%. Questo è stato in parte attribuito alla mancanza di dati affidabili. Ora il software più recente è in grado di analizzare una gamma molto più ampia di fonti. Con la raccolta di dati più pertinenti, gli sviluppatori possono costruire algoritmi più robusti attorno a questo focolaio e prepararsi ancora meglio per quelli futuri.
Indubbiamente, le misure necessarie per l'impiego di tali soluzioni sollevano un livello completamente nuovo di preoccupazioni in materia di privacy. Abbiamo visto i governi della Corea del Sud, di Singapore e di Israele utilizzare la sorveglianza telefonica per rintracciare la diffusione di COVID-19. Anche la Germania sta valutando un'opzione simile. Negli Stati Uniti, società controverse come Clearview AI, che ha utilizzato la sua tecnologia A.I. per costruire un database di identificazione facciale a partire dalle foto dei social media per i suoi clienti, sono contendenti per portare tali strumenti di sorveglianza ad uso del governo.
Gonfiare le capacità dell'A.I. porterà ad aspettative irrealistiche e ad investimenti mal informati, che possono portare al crollo dell'industria dell'A.I.. In quanto tale, un livello di cautela è salutare, ma il potenziale della tecnologia a sostegno delle crisi sanitarie rimane innegabile.
Abbiamo bisogno di tutto l'aiuto possibile
È importante notare che in queste impostazioni, l'A.I. da sola non è la soluzione. Piuttosto, tali algoritmi dovrebbero essere considerati come un aiuto per i professionisti. Nel caso di BlueDot, ad esempio, l'algoritmo riportava le tendenze da esso individuate passando attraverso decine di dati che un essere umano impiegherebbe un tempo considerevolmente più lungo. Una volta trovate queste tendenze, sono stati gli epidemiologi umani ad analizzarle per dare un verdetto definitivo.
Gli attuali e futuri progressi nel campo dell'IA medica diventeranno un innegabile punto di forza per gli operatori sanitari al di là della pandemia. Sì, le questioni relative all'efficacia e alla privacy sono valide e richiedono uno sforzo concertato da parte dei politici, delle autorità e del pubblico in generale per un uso sicuro ed efficiente dell'A.I. nella lotta alle crisi sanitarie; perché non abbiamo dubbi, non saremo in grado di affrontare la prossima pandemia senza attuare l'A.I. molto prima che si manifesti. E tutti noi abbiamo da guadagnare dal contributo dell'A.I. in campo sanitario.