Un segugio addestrato, che non sfrutta l’olfatto e nessun’altra capacità sensoriale, ma semplicemente l’abilità della rete: ecco il principio dietro HealthMap.
Il portale progettato e pensato dal Boston Children’s Hospital si candida ad essere uno strumento efficace contro le future ondate pandemiche di Covid-19 e non solo. Il progetto dal 2006 ha più volte monitorato la situazione, anche in focolai di Ebola o semplicemente le comuni epidemie influenzali.
Il sistema su cui il progetto si basa è semplice ed è spiegato molto bene in un paper uscito su JAMIA (Journal of the American Medical Informatics Association): “HealthMap raccoglie e integra i dati relativi alle epidemie provenienti da una varietà di fonti, tra cui mezzi di informazione, account di esperti e avvisi ufficiali convalidati”.
Il sito riesce a far tutto questo sfruttando algoritmi di elaborazione testuale e anche un sistema di classificazione di avvisi che crea, istantaneamente, una mappa geografica interattiva in cui è possibile tener conto dell’alert.
La novità arriva da un articolo pubblicato su Science da Adrian Cho: HealthMap infatti sarebbe riuscito a captare e intercettare un avviso, già dal 30 dicembre, su un bollettino medico proveniente dalla città di Wuhan, in cui si registravano sette persone con polmonite in fase critica.
Il portale fornisce, all’arrivo della segnalazione, una scala di rischio e allerta: nel caso del rapporto del 30 dicembre, Healthmap ha classificato l’avviso su una scala di 3 su 5. Sull’articolo di Science è riportato il parere dell’informatico di Microsoft Elad Yom-Tov che ha spiegato come l’AI, e in particolare il machine learning, siano strumenti fondamentali per avere continuamente il polso della situazione in una pandemia: “C’è una grande quantità di dati, noi abbiamo bisogno di una specie di tool… per me il tool è il machine learning”.
Healthmap è un tool che si ispira anche al lavoro fatto con il Global Public Health Intelligence Network (GPHIN), che fu il primo sistema che iniziò a monitorare le interazioni online per cercare di prevenire eventi epidemici e pandemici. Lo strumento sviluppato dal governo canadese fu infatti molto utile nell’identificare l’insorgere della SARS nel 2002-2003.
HealtMap è ovviamente un passo avanti nel percorso di interazione tra salute pubblica e big data ed è strutturato tramite un’organizzazione che mette in evidenza le caratteristiche e le notizie in base alla propria posizione geografica.
Nel processo di costruzione di set di dati affidabili e completi è bene tenere a mente le parole alla BBC del Professor Ara Darzi, direttore dell’Institute of Global Health Innovation (Imperial College-Londra): “L’AI è uno dei percorsi più efficaci per ottenere una soluzione percorribile, ma c’è un bisogno fondamentale di set di dati di alta qualità, di grandi dimensioni e chiari”.
Il percorso è probabilmente ancora lungo, ma la partecipazione dell’intelligenza artificiale nelle dinamiche di risoluzione è inequivocabile.
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