Il misterioso coronavirus si sta diffondendo a un ritmo allarmante. Ci sono stati almeno 305 decessi poiché più di 14.300 persone sono state infettate.
Giovedì, l’Organizzazione mondiale della sanità (OMS) ha dichiarato il coronavirus un’emergenza globale. Per mettere le cose in prospettiva, ha già superato i numeri infetti durante l’epidemia di SARS (Sindrome respiratoria acuta grave) del 2002-2003 in Cina.
Molti paesi stanno lavorando duramente per reprimere il virus. Vi sono state quarantene, blocchi nelle principali città, limiti di viaggio e ricerche accelerate sullo sviluppo di vaccini.
Tuttavia, potrebbero essere d’aiuto tecnologie come l’intelligenza artificiale? Bene, abbastanza interessante, lo ha già fatto.
Guarda BlueDot , che è una startup supportata da venture. La società ha creato una sofisticata piattaforma di intelligenza artificiale che elabora miliardi di dati, come quelli della rete di viaggi aerei del mondo, fino a epidemie di identità.
Nel caso del coronavirus, BlueDot ha fatto il suo primo allarme il 31 dicembre st . Questo era in anticipo rispetto ai Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie, che hanno preso la propria decisione il 6 gennaio .
BlueDot nasce dalla mente di Kamran Khan, che si occupa di malattie infettive ed è professore di medicina e sanità pubblica presso l’Università di Toronto. Tieni presente che era un operatore sanitario in prima linea durante l’epidemia di SARS.
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“Attualmente stiamo utilizzando l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l’apprendimento automatico (ML) per elaborare grandi quantità di dati di testo non strutturati, attualmente in 65 lingue, per tracciare focolai di oltre 100 malattie diverse, ogni 15 minuti,” ha affermato Khan . “Se svolgessimo questo lavoro manualmente, probabilmente avremmo 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 impiegare il loro tempo e le proprie energie per raccogliere e organizzare le informazioni. “
Ma ovviamente, BlueDot non sarà probabilmente l’unica organizzazione a sfruttare con successo l’intelligenza artificiale per aiutare a frenare il coronavirus. In effetti, ecco uno sguardo a ciò che potremmo vedere:
Colleen Greene, GM di Healthcare presso DataRobot :
“L’intelligenza artificiale potrebbe prevedere il numero di potenziali nuovi casi per area e quali tipi di popolazioni saranno maggiormente a rischio. Questo tipo di tecnologia potrebbe essere utilizzata per avvertire i viaggiatori in modo che le popolazioni vulnerabili possano indossare adeguate maschere mediche durante il viaggio. “
Vahid Behzadan, Assistant Professor of Computer Science presso l’ Università di New Haven :
“L’intelligenza artificiale può aiutare con il miglioramento delle strategie di ottimizzazione. Ad esempio, la ricerca della dott.ssa Marzieh Soltanolkottabi è sull’uso dell’apprendimento automatico per valutare e ottimizzare le strategie di allontanamento sociale (quarantena) tra comunità, città e paesi per controllare la diffusione delle epidemie. Inoltre, il mio gruppo di ricerca sta collaborando con il Dr. Soltanolkottabi nello sviluppo di metodi per migliorare le strategie di vaccinazione sfruttando i recenti progressi nell’intelligenza artificiale, in particolare nel rafforzamento delle tecniche di apprendimento. “
Dr. Vincent Grasso, che è IPsoft Global Practice Lead per sanità e scienze della vita:
“Ad esempio, quando si verificano epidemie di malattie, è fondamentale ottenere informazioni cliniche relative ai pazienti e ad altre persone coinvolte, come gli stati fisiologici prima e dopo, le informazioni logistiche relative ai siti di esposizione e altre informazioni critiche. Distribuire gli umani in queste situazioni è costoso e difficile, specialmente se ci sono più epidemie o se le epidemie sono localizzate in paesi che non dispongono di risorse sufficienti. Il calcolo conversazionale che funziona come un’estensione degli esseri umani che tentano di ottenere informazioni pertinenti sarebbe una gradita aggiunta. Il calcolo conversazionale è bidirezionale: può interagire con un paziente e raccogliere informazioni, oppure viceversa, fornire informazioni basate su piani standardizzati o modificati in base a variazioni situazionali. Inoltre, impegnarsi in modo multilingue e multimodale estende ulteriormente la capacità di elaborazione conversazionale. Oltre a questo vantaggio “front-end”, i dati che vengono raccolti da più fonti come voce, testo, dispositivi medici, GPS e molti altri, sono utili come punti dati e possono aiutarci a imparare a combattere un futuro focolaio in modo più efficace “.
Steve Bennett, direttore della Global Government Practice presso SAS ed ex direttore della National Biosurveillance presso il Dipartimento della sicurezza nazionale degli Stati Uniti:
“L’intelligenza artificiale può aiutare a gestire il coronavirus in diversi modi. L’intelligenza artificiale può prevedere hotspot in tutto il mondo in cui il virus potrebbe fare il salto dagli animali all’uomo (chiamato anche virus zoonotico). Questo di solito accade nei mercati alimentari esotici senza codici sanitari stabiliti. Una volta identificato un focolaio noto, i funzionari sanitari possono utilizzare l’IA per prevedere in che modo il virus si diffonderà in base alle condizioni ambientali, all’accesso all’assistenza sanitaria e al modo in cui viene trasmesso. L’intelligenza artificiale può anche identificare e trovare elementi comuni all’interno di focolai di virus localizzati o con eventi di salute avversi su scala microscopica che sono fuori dall’ordinario. Le intuizioni di questi eventi possono aiutare a rispondere a molte delle incognite sulla natura del virus.
“Ora, quando si tratta di trovare una cura per il coronavirus, la creazione di antivirali e vaccini è un processo di prova ed errore. Tuttavia, la comunità medica ha coltivato con successo un certo numero di vaccini per virus simili in passato, quindi l’utilizzo dell’IA per esaminare i modelli da virus simili e rilevare gli attributi da cercare nella costruzione di un nuovo vaccino offre ai medici una maggiore probabilità di avere fortuna rispetto a se iniziassero a costruirne uno da zero. ”
Don Woodlock, il vicepresidente di HealthShare presso InterSystems :
“Con gli approcci ML, possiamo leggere decine di miliardi di punti dati e documenti clinici nelle cartelle cliniche e stabilire connessioni con pazienti che non hanno o non hanno il virus. Le “caratteristiche” dei pazienti che contraggono la malattia emergono dal processo di modellizzazione, che può quindi aiutarci a individuare i pazienti a rischio più elevato.
“Allo stesso modo, gli approcci ML possono costruire automaticamente un modello o una relazione tra i trattamenti documentati nelle cartelle cliniche e gli eventuali risultati dei pazienti. Questi modelli possono identificare rapidamente le scelte terapeutiche correlate a risultati migliori e aiutare a guidare il processo di sviluppo di linee guida cliniche. “
Prasad Kothari, che è VP Data Science e AI per The Smart Cube :
“Il coronavirus può causare sintomi gravi come polmonite, sindrome respiratoria acuta grave, insufficienza renale ecc. Algoritmi potenziati dall’IA come reti neurali a base di genoma già costruiti per un trattamento personalizzato possono rivelarsi molto utili nella gestione di questi eventi avversi o sintomi causati dal coronavirus, in particolare 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.
“In tempi recenti, l’immunoterapia e la terapia genica potenziate attraverso algoritmi di intelligenza artificiale come le macchine boltzmann (reti neurali combinatorie basate sull’entropia) hanno una prova più forte del trattamento di tali malattie che stimolano i sistemi immunitari del corpo. Per questo motivo, il farmaco anti-HIV Aluvia di Abbvie è un possibile trattamento. Se si esaminano i dati dei pazienti affetti e si profilano la meccanica dei virus e il meccanismo cellulare interessati dal coronavirus, ci sono alcune somiglianze nelle vie biologiche e nell’efficacia del trattamento. Ma questo deve ancora essere testato. “
