Coronavirus: l’intelligenza artificiale può aiutarci?

Percorsi, Tech no tech| A cura di Cristina Da Rold

L’emergenza sanitaria globale legata alla diffusione del nuovo Coronavirus, noto come 2019-nCoV, si sta dimostrando un caso di test cruciale per una serie di nuove tecnologie biomediche.

L’intelligenza artificiale non fermerà da sola il nuovo Coronavirus né si sostituirà al ruolo degli esperti epidemiologi. Ma per la prima volta durante un’epidemia, si sta rivelando uno strumento fondamentale per accelerare la risposta alla crisi. Rispetto a soli 15 anni fa, all’epidemia di SARS, la tecnologia, in particolare i sistemi di intelligenza artificiale, hanno fatto passi da gigante nel rendere più rapida l’analisi molecolare dei virus e la condivisione delle informazioni fra esperti.
L’idea di fondo è quella di trovare e testare nuovi trattamenti, inserendoli in studi clinici sull’uomo in appena una settimana o due, al contrario degli anni che altrimenti potrebbero richiedere.

La startup Insilico Medicine ha dichiarato a inizio febbraio 2020 di aver utilizzato l’intelligenza artificiale per identificare rapidamente le molecole che potrebbero costituire la base di un trattamento efficace contro il nuovo Coronavirus.
A partire dal 31 gennaio, Insilico ha iniziato a utilizzare 28 diversi modelli di apprendimento automatico per progettare nuove piccole molecole che potrebbero rivelarsi utili a sconfiggere il virus. Dopo soli quattro giorni i ricercatori sono riusciti a identificare migliaia di nuove molecole candidate, qualora superassero tutti i test necessari, a diventare farmaci. La società ha dichiarato che sintetizzerà e testerà i 100 candidati molecolari più promettenti, e pubblicherà l’intero database con le strutture molecolari, in modo che possa essere utile ad altri ricercatori.
Un articolo pubblicato il 4 febbraio sulla rivista The Lancet ha pubblicato i risultati di un’analisi condotta su BenevolentAI, un ampio archivio di informazioni mediche, tra cui numerose connessioni estratte dalla letteratura scientifica mediante l’apprendimento automatico. I ricercatori hanno usato BenevolentAI per cercare farmaci approvati concentrandosi su quelli che potrebbero bloccare il processo di infezione virale.
Ma i vantaggi non riguardano solo lo sviluppo di nuovi farmaci in tempi rapidi. L’intelligenza artificiale potrebbe prevedere il numero di potenziali nuovi casi per ogni area e le popolazioni maggiormente a rischio. Questo tipo di tecnologia potrebbe essere utilizzata per avvertire i viaggiatori in modo che le popolazioni vulnerabili possano proteggersi durante i viaggi.
BlueDot, per esempio, è una startup che ha creato una sofisticata piattaforma di intelligenza artificiale che elabora enormi moli di dati, ad esempio provenienti dalla rete di viaggi aerei del mondo, cercando di identificare possibili focolai epidemici. La mente dietro BlueDot è Kamran Khan, infettivologo e professore di medicina e sanità pubblica presso l’Università di Toronto, che lavorò come operatore sanitario in prima linea durante l’epidemia di SARS.
BlueDot ha fatto la sua prima segnalazione a proposito del nuovo Coronavirus il 31 dicembre 2019, in anticipo rispetto ai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie, che hanno iniziato a studiare la cosa il 6 gennaio 2020.
Infine, ci sono i social network, e il cosiddetto web sentiment. Durante le epidemie precedenti, l’IA offriva un valore limitato, a causa della carenza di dati necessari a fornire rapidamente gli aggiornamenti. Nei giorni scorsi milioni di post sul Coronavirus sui social media e sui siti di notizie stanno permettendo agli algoritmi di generare informazioni quasi in tempo reale utili a chi si occupa di sanità pubblica per tracciare la diffusione di notizie false, di panico e via dicendo. “Il campo si è evoluto in modo pazzesco”, ha dichiarato John Brownstein, un epidemiologo computazionale presso l’ospedale pediatrico di Boston che gestisce un sito di sorveglianza della salute pubblica chiamato healthmap.org che utilizza l’IA per analizzare i dati provenienti da rapporti governativi, social media, siti di notizie e altre fonti.
“Durante l’epidemia di SARS, non vi è stata una grande quantità di informazioni provenienti dalla Cina. Ora, noi lavoriamo estraendo continuamente notizie utili proprio dai social media”.

Last modified: 1 Aprile 2020