Studi e ricerche

L’Intelligenza Artificiale ci salverà dalle pandemie?

Covid-19, vaiolo delle scimmie… Facciamo il punto sugli ultimi studi basati sull’AI che promettono di aiutare a combattere e prevenire queste terribili epidemie e dare una mano alle organizzazioni e ai sistemi di governance sanitaria per prendere decisioni migliori

Pubblicato il 04 Nov 2022

Eugenio Zuccarelli

Data Scientist per aziende Fortune 500 - Forbes 30 Under 30 per la categoria Healthcare

“L’epidemia di vaiolo delle scimmie è ancora emergenza“. È quanto ha affermato, in una recente nota, l’Organizzazione Mondiale della Sanità: “Nel complesso, le condizioni che hanno giustificato la determinazione della ‘Public Health Emergency of International Concern’ persistono, poiché l’epidemia di vaiolo delle scimmie continua a costituire un evento straordinario che pone un rischio per la salute pubblica a causa della diffusione internazionale”, ha precisato l’OMS nella suddetta nota.

Dopo il Covid, il vaiolo delle scimmie

Già. Come se il Covid non fosse abbastanza, durante la seconda metà del 2022 un altro virus è diventato causa di preoccupazioni a livello globale. Il vaiolo delle scimmie, nonostante non abbia avuto lo stesso impatto sulle nostre vite quotidiane quanto il coronavirus, è comunque passato in poco tempo dall’essere un virus poco noto e presente, al minacciare la nostra quotidianità.

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Il virus, che si trasmette dagli animali all’uomo (virus zoonotico) e che ha la capacità di infettare oltre 50 tipi diversi di mammiferi, ha infatti iniziato a prendere piede nello scorso giugno, con una manciata di casi riportati al giorno, fino a raggiungere oltre 500 casi al giorno ad agosto inoltrato.

La velocità e la frequenza con cui questi virus si diffondono – e, a volte, diventano pandemie – ci deve far molto riflettere, soprattutto considerando la recente esperienza del Covid.

Intelligenza Artificiale e pandemie: la lotta al Covid

Durante gli ultimi anni, si sono investigate nuove tecnologie per debellare queste epidemie.
La pandemia di Covid-19, in particolare, ha mostrato come nuove tecnologie, quali i Big Data e l’Intelligenza Artificiale, possano essere utilizzate per tentare di combattere questi virus in modo efficace e su scala nazionale.

Durante la pandemia, infatti, l’Intelligenza Artificiale è stata utilizzata in molti modi, dimostrando la sua versatilità in vari e differenti settori industriali e applicazioni.
Dall’utilizzo per la diagnosi del virus, alla predizione del picco di infezioni fino ad arrivare all’analisi dei vaccini più promettenti, l’AI ha fornito “insights” sullo stato della pandemia. Queste informazioni hanno aiutato organizzazioni del calibro della Casa Bianca e governi locali negli Stati Uniti, fino a enti internazionali, supportando i rispettivi leader a prendere decisioni migliori proprio grazie all’uso dell’AI.

Intelligenza Artificiale e pandemie: il contrasto al vaiolo delle scimmie

In modo simile, traendo spunto dall’esperienza del Covid, vari enti e istituti di ricerca stanno testando nuove applicazioni per l’AI, trasformando use-case prima applicati al coronavirus per tenere sotto controllo e debellare il vaiolo delle scimmie.

Di seguito, analizziamo i principali (e potenziali) ambiti di applicazione dell’Intelligenza Artificiale per la lotta al vaiolo delle scimmie.

AI e vaiolo delle scimmie: la diagnosi

Una delle applicazioni più promettenti dell’AI contro il vaiolo delle scimmie riguarda la diagnostica.
L’epidemia, infatti, genera lesioni cutanee caratteristiche, facilmente riconoscibili e associabili a questa precisa malattia.
Un team di ricercatori dell’Università di Sakarya, in Turchia, ha deciso di utilizzare queste particolarità per allenare un sistema di Intelligenza Artificiale a riconoscere la malattia del vaiolo delle scimmie in base alla forma delle lesioni.
Gli scienziati hanno dapprima raggruppato migliaia di immagini di lesioni cutanee, appartenenti a persone affette dal vaiolo delle scimmie e non, la cui diagnosi è stata effettuata da un medico. In tal modo, hanno potuto creare un dataset rappresentativo dei  casi reali, ossia di pazienti che possono avere il vaiolo, un’altra malattia o nessuna.
Una volta raggruppate queste immagini, i ricercatori hanno utilizzato un modello di deep learning, ossia la tecnica di AI che utilizza le reti neurali, per predire se il paziente avesse contratto o meno il vaiolo delle scimmie.
Il modello, dopo aver analizzato un numero sufficiente di immagini, ha iniziato a comprendere i pattern che legano l’immagine con la diagnosi. Per esempio, alcune forme, colori e altre caratteristiche delle lesioni vengono attribuite al vaiolo delle scimmie, mentre altri casi all’assenza della malattia.

L’ algoritmo, una volta allenato, è stato inserito in una app per smartphone che, tramite una semplice fotografia della lesione, genera una diagnosi accurata in pochi secondi.
L’app in questione può essere quindi fornita agli ospedali per effettuare un veloce screening dei pazienti, ad esempio, indirizzando i soggetti con diagnosi incerte ad avere una seconda opinione dal medico.

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Università di Sakarya: schema del processo di classificazione del vaiolo delle scimmie da immagini di lesioni cutanee mediante una rete neurale addestrata tramite un’app mobile (fonte: Springer link)

AI e vaiolo delle scimmie: predizione e diffusione

Un’altra applicazione che si è dimostrata potente, anche se – nel caso del Covid – è arrivata troppo tardi, è l’utilizzo dell’AI per la predizione della diffusione del virus.
Nonostante, in tal caso, la maggior parte degli utilizzi di AI per predizioni si è limitata a predire dove la pandemia si sarebbe focalizzata nelle settimane successive, analizzando grandi quantità di dati si può individuare in quale regione del mondo un virus zoonotico si sta trasmettendo dall’animale all’uomo. Localizzare questo fenomeno in modo proattivo e velocemente permetterebbe di eradicare un virus agli albori, impedendogli di diventare una pandemia. Tutto ciò sarebbe risultato ideale nel caso del Covid-19 e, applicato al vaiolo delle scimmie, permetterebbe di tenere sotto controllo la malattia, mitigandone la diffusione.

AI e vaiolo delle scimmie: la ricerca di farmaci

Infine, uno dei modi in cui l’Intelligenza Artificiale può avere un impatto significativo è la ricerca di farmaci.
I test clinici per farmaci per la cura del vaiolo delle scimmie vengono valutati in base alla risposta fisiologica del paziente alle cure. In particolare, se le lesioni cutanee tendono a diminuire sia in numero che in dimensione, ciò rappresenta un segno positivo, dimostrando che la cura funziona.
Tuttavia, dover analizzare le lesioni ogni giorno è complesso per medici ed operatori sanitari. È un processo difficile, perché non univoco e oggettivo (ogni medico può avere opinioni diverse), lungo, perché richiede di controllare tutto il corpo, e problematico da quantificare, perché le lesioni devono essere misurate e riportate una ad una.

Un team della Vanderbilt University (Nashville, Tennessee), nel tentativo di ovviare a tali difficoltà, ha pensato di utilizzare l’Intelligenza Artificiale per creare un sistema automatico di identificazione e misura delle lesioni.
In questo modo, semplicemente da una foto del paziente, tale sistema è capace di evidenziare nell’immagine le lesioni, contarle automaticamente e anche misurarle.

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Intelligenza Artificiale e pandemie: il metodo ideato dai ricercatori dell’università nel Tennessee utilizza un algoritmo di AI per identificare la variazione quotidiana del numero delle lesioni. Ciò potrebbe aiutare a valutare la risposta dei pazienti, accelerando le sperimentazioni sui farmaci contro il vaiolo delle scimmie (fonte: Vanderbilt University)

Grazie all’AI, la Medicina è sempre più guidata dai dati

Questi sono solo alcuni dei principali utilizzi dell’Intelligenza Artificiale per combattere malattie contagiose come il vaiolo delle scimmie e tentare di evitare che si trasformino in pandemie.
Ma, ogni giorno, nuovi e differenti approcci vengono studiati e testati. Ciò che è certo è che l’Intelligenza Artificiale sta cambiando il mondo della Medicina e dell’epidemiologia, trasformando questi settori in ambiti estremamente guidati dai dati e permettendo di ottenere un approccio globale che utilizza dati da tutto il mondo e fornisce soluzioni senza precedenti.

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