I primi segnali dell’epidemia del virus di Wuhan sono stati rilevati da un’intelligenza artificiale

Una piattaforma di monitoraggio della salute e rilevamento delle malattie guidata dall’intelligenza artificiale è stata in grado di rilevare i segnali dell’epidemia del virus di Wuhan circa una settimana prima che le agenzie governative avvisassero il pubblico, fornendo uno sguardo su come l’intelligenza artificiale possa essere utilizzata per rilevare le epidemie in modo tempestivo.

Mentre la notifica ufficiale dell’Organizzazione Mondiale della Sanità del virus di Wuhan è stata emessa il 9 gennaio e il Centro per il Controllo e la Prevenzione delle Malattie degli Stati Uniti (CDC) ha ricevuto notizia dell’epidemia il 6 gennaio, i primi segnali di allarme dell’epidemia sono stati rilevati da un sistema di monitoraggio della salute canadese quasi una settimana prima. Come riportato da Wired, il sistema di salute guidato dall’intelligenza artificiale BlueDot ha avvisato i suoi clienti di una possibile epidemia il 31 dicembre. Bluedot utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per monitorare diverse fonti di notizie globali e rilevare modelli nei rapporti di salute. Prende anche in considerazione le informazioni sulle reti di malattie di piante e animali. Utilizzando le informazioni che raccoglie, gli epidemiologi di BlueDot forniscono avvisi e previsioni sui possibili rischi per la salute e le epidemie ai suoi abbonati.

Quando si tratta di un’epidemia di malattie, la rilevazione precoce è sempre meglio. Più presto si rileva l’epidemia, più tempo hanno gli operatori sanitari per rispondere. Nel caso del virus di Wuhan e di altre epidemie di malattie in Cina, il governo cinese ha spesso tardato a condividere informazioni con gli operatori sanitari pubblici globali. Ciò rappresenta un problema, poiché il CDC e l’OMS si basano sulle comunicazioni dalle agenzie governative per pianificare le proprie risposte. Tuttavia, se un sistema di intelligenza artificiale come BlueDot può fare previsioni accurate sulla base delle informazioni che trapelano attraverso molteplici rapporti di notizie, blog e forum, ciò potrebbe potenzialmente consentire alle organizzazioni sanitarie di agire più rapidamente in risposta alle epidemie.

Secondo Kamran Khan, il fondatore di BlueDot, l’azienda non utilizza i dati dei social media per prevedere la diffusione delle malattie perché i dati sono troppo variabili e confusionari per essere utili. Invece, i rapporti di notizie, i dati sulle reti di malattie animali note e i dati sui biglietti aerei sono combinati per creare un modello che prevede dove iniziano le infezioni e dove le persone infette potrebbero viaggiare in seguito. BlueDot è stato in grado di prevedere correttamente che il virus di Wuhan si sarebbe diffuso a Taipei, Tokyo, Seoul e Bangkok entro pochi giorni della sua manifestazione.

BlueDot è stato lanciato da Khan nel 2014 e l’azienda attualmente ha 40 dipendenti, tra cui scienziati dei dati, medici e programmatori che lavorano insieme per creare i modelli di sorveglianza e previsione delle malattie. Gli algoritmi di apprendimento automatico e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale sono utilizzati per estrarre dati da rapporti di notizie di tutto il mondo e coprono 65 lingue diverse. Khan ha detto a Wired:

“Quello che abbiamo fatto è utilizzare l’elaborazione del linguaggio naturale e l’apprendimento automatico per addestrare questo motore a riconoscere se si tratta di un’epidemia di antracite in Mongolia o di un raduno della band heavy metal Anthrax”.

Dopo la raccolta dei dati automatizzata e l’analisi iniziale, gli analisti umani verificano i dati e assicurano che le conclusioni del modello sembrino solide. Infine, viene generato un rapporto e inviato ai clienti dell’applicazione.

Il sistema di BlueDot non è il primo tentativo del settore dell’intelligenza artificiale di prevedere la diffusione delle malattie. I data scientist hanno utilizzato big data e modelli di apprendimento automatico per tracciare la diffusione di diverse malattie da tempo, con alcuni tentativi più riusciti di altri. Google (GOOGL ) ha provato a tracciare la diffusione delle malattie con Google Flu Trends, ma i suoi tentativi di prevedere la gravità delle stagioni influenzali del 2013 sono stati riportati come errati di circa il 140%. Solo il tempo dirà se BlueDot possa prevedere costantemente la diffusione delle malattie, ma se ci riesce, potrebbe aprire la strada a stime più rapide e accurate delle epidemie.