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INTELLIGENZA ARTIFICIALE – DIAGNOSTICARE IL CORONAVIRUS IN 20 SECONDI

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Questo podcast parla di diagnosi del coronavirus e di Intelligenza Artificiale.

Sì, continuiamo a parlare di coronavirus, ed è abbastanza inevitabile visto come sta cambiando profondamente la nostra vita quotidiana. Però cerchiamo di farlo dando notizie positive, che alimentino utili speranze: non quelle di debellarlo, perché è vero che qui su Radio IT abbiamo parlato di tecnologie che sanitarizzano radicalmente determinati ambienti, ma è altrettanto vero che il modo più efficace per sconfiggerlo è il vaccino. E per quello c’è da aspettare.

Coronavirus, la diagnosi tramite l’AI  

Le utili speranze di cui parliamo riguardano invece la diagnosi. Ormai da quasi un mese sentiamo parlare di tampone, cioè di quel lungo cotton fioc che viene inserito nel naso o in gola per prelevare della mucosa e analizzarla. Questa è la procedura negli ospedali italiani. Ma in Cina, come fanno? Bene, in un ospedale specifico – quello di Zenghzhou, una delle zone più colpite dopo quella dell’epicentro Wuhan – dal 19 febbraio usano l’intelligenza artificiale.

Come, lo vedremo tra poco. Ora dobbiamo fare un leggero passo indietro e parlare di un “prima” e di un “dopo”. L’evento spartiacque è la quinta edizione del piano di diagnosi e cura elaborato dalla Commissione Nazionale di Sanità cinese (l’equivalente del nostro Ministero della Salute). Prima di questa questa quinta edizione, lo standard principale per verificare se si era positivi o meno alla Covid-19 (acronimo di Coronavirus Disease 2019, cioè la malattia provocata dal virus) era il test sull’acido nucleico. Dopo la quinta edizione del piano, le diagnosi cliniche non sono obbligate a basarsi solo su quei test, ma anche su un altro elemento, e cioè le scansioni tomografiche computerizzate. 

Coronavirus

Coronavirus, l’importanza delle TAC

In altre parole, ben più familiari, parliamo delle immagini prodotte dalle TAC, e in particolare di quelle effettuate al petto dei pazienti con il coronavirus. Sono immagini che mostrano anche i più lievi cambiamenti in atto nei polmoni. Il punto è che il numero di queste immagini può arrivare a 300, e da un lato questo è positivo perché è come se venisse fotografato ogni istante dell’evoluzione del virus; ma è anche vero che i medici sono chiamati a un’analisi accurata su un monte pazzesco di dati e nel minor tempo possibile. Parlare di stress, è poco.

Ora, proviamo a immaginare 300 immagini per paziente su un numero di contagiati piuttosto alto (non conosciamo i dati dell’ospedale di Zengzhou, ma possiamo ragionevolmente supporre che non siano pochi). Ebbene, possiamo permetterci di parlare di big data, cioè del cibo di cui si nutre l’intelligenza artificiale. E allora, ecco che in quell’ospedale si sono affidati a un algoritmo sviluppato da due centri di ricerca di Alibaba, il colosso cinese fondato da Jack Ma, noto da noi soprattutto per essere il grande concorrente di Amazon.

I centri di ricerca sono Alibaba Cloud e la Damo Academy, che insieme hanno predisposto appunto questo algoritmo capace di analizzare le scansioni tomografiche in 20 secondi con un tasso di accuratezza del 96%. E’ evidente quanto i medici possano trarre vantaggio da questo sistema, non solo per alleviare lo stress della diagnosi ma anche per dedicare più tempo al rapporto con i pazienti, che è e sarà sempre fondamentale.

Coronavirus, come funziona l’algoritmo 

Come funziona l’algoritmo? Mettendo insieme due ambiti specifici del campo intelligenza artificiale, e cioè l’NLP (Natural Language Processing, cioè la comprensione e l’elaborazione del linguaggio naturale) e delle Reti Neurali Convoluzionali (qui siamo nello specifico del machine learning).

Con questi due elementi, l’algoritmo ha analizzato i dati campione provenienti da oltre 5000 casi accertati, e ha identificato le differenze tra le scansioni tomografiche di pazienti con il coronavirus e pazienti affetti da virus – diciamo così – classici che colpiscono l’apparato respiratorio. Ma non solo: l’algoritmo ha calcolato la forza delle lesioni intercettate, di fatto quantificando la maggiore o minore gravità dei casi e migliorando l’efficienza della diagnosi.

Ultima notazione: la DAMO Academy di Alibaba è stata fondata nel 2017 con uno stanziamento di 15 miliardi di dollari. Evidentemente ben spesi.

 

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