La diffusione del COVID-19 ha portato ricercatori e aziende di tutto il mondo ad accelerare i processi di innovazione ed esplorazione di aree con un alto potenziale di evoluzione in termini tecnologici.
Le aree di analisi e sviluppo sono principalmente orientate a mitigare la trasmissione, favorire l’individuazione del virus , comprendere l’impatto sociale ed economico e definire nuove modalità di comportamento, nuovi sistemi per regolare transazioni, per erogare prodotti e per migliorare efficienza e velocità dei servizi.
La mobilitazione del mondo scientifico e della ricerca tecnologica è poderosa e la pubblicazione di articoli scientifici sul tema Covid ha visto numerose e interessanti connessioni con i temi legati a “machine learning”, “artificial intelligence”, “deep learning”, e “neural network”.
COVID-19: I campi di applicazione della AI in medicina
L’Intelligenza Artificiale trova le sue applicazioni in ambito clinico ma anche in ambito sociale. Non dimentichiamo infatti che la principale variabile di diffusione di COVID-19 è rappresentata dalla socialità e dal contatto con altre persone.
In campo clinico ad esempio il Machine Learning è utilizzato per comprendere il livello di infettività del SARS-Cov-2
In sintesi:
- vengono identificate le parti della sequenza proteica del virus che sono maggiormente associate con infettività a tasso di mortalità alto (alto-CFR)
- si utilizza il machine learning (apprendimento automatico) per mettere in atto una tecnica interpretativa che consentirà di individuare altri casi ad alto tasso di mortalità “potenziale” ma in maniera preventiva.
Un altro esempio è rappresentato dalle tecniche di monitoraggio che vedono l’utilizzo di tecniche di Computer Imaging.
Le immagini mediche di casi COVID-19 (raggi x come ad esempio le radiografie toraciche o i grafici relativi alla funzionalità di reni) vengono classificate e utilizzate per identificare altri casi , aiutare i medici ad interpretare l’andamento dell’infezione e agire in maniera preventiva.
Queste informazioni sono inoltre una ulteriore fonte di apprendimento per il mondo della ricerca e possono agevolmente essere messe a fattore comune per elaborare nuove strategie di contrasto alla pandemia.
Infodemia: una minaccia che viene dal web
L’intelligenza artificiale può essere applicata anche per valutare modelli di contenimento del virus e scelte di politica pubblica.
Ad esempio si possono identificare somiglianze o differenze nell’evoluzione della pandemia fra differenti regioni e le connessioni con la propagazione di disinformazione, di comportamenti antisociali o campagne di odio.
Queste strategie interpretative basate sul monitoraggio dell’informazione e del linguaggio attraverso AI, hanno consentito di individuare anche un altro tipo di virus sociale legato al linguaggio e all’informazione. Parliamo di quella che è stata definita “infodemia*”
Gli esperti hanno infatti individuato un Indice di Rischio Infodemia (IRI), per quantificare e comprendere il tasso di esposizione di un paese o di una regione a messaggi associabili al fenomeni di odio e infodemia e veicolati attraverso le principali piattaforme social. L’individuazione di trend nelle conversazioni e l’individuazione e classificazione delle principali fonti (utenti verificati, fonti affidabili o istituzionali, bot o utenti che in relazione all’elevato numero di post e tipologia di contenuto possono essere considerati come poco affidabili) consente di contenere i rischi di una ulteriore espansione del COVID-19 legati proprio a comportamenti negazionisti e alla disinformazione.
L’Organizzazione Mondiale della Sanità (WHO) sta infatti osservando in maniera proattiva il fenomeno dell’infodemia perché è strettamente legato all’andamento della pandemia è ha delle importanti implicazioni sulla diffusione del virus COVID-19.
COVID-19 e Infodemia possono avanzare in maniera proporzionale e con strette correlazioni e per questa ragione ancora una volta il ruolo dei Tech Giant diventa cruciale e controverso.
*Infodemic: an over-abundance of information – some accurate and some not – that makes it hard for people to find trustworthy sources and reliable guidance when they need it” and deems it a second “disease” which needs fighting (WHO)
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