AI e Covid-19: tre iniziative internazionali

Si tratta di Hunala dello Yale Institute for Network Science, the Covid-19 Symptom Study ZOE nel Regno Unito e della task force di Claire su Covid-19 con la collaborazione di AIxIA [...]
Emanuela Girardi

membro direttivo AIxIA e founder di Pop AI

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Le grandi sfide che la nostra società dovrà affrontare nei prossimi anni riguardano la crisi ambientale e quella sanitaria, fortemente interconnesse nell’origine e nell’identificazione di soluzioni attraverso l’utilizzo combinato delle tecnologie di intelligenza artificiale e nuovi metodi di responsabilità individuale e collettiva.

Durante la recente pandemia del Covid-19 scatenata dal coronavirus Sars-CoV-2  sono nate diverse iniziative europee e mondiali che hanno visto la partecipazione diretta delle persone, sia in qualità di individui che come comunità sociale e scientifica, per sostenere lo sviluppo di proposte volte a fronteggiare la crisi e per trovare delle soluzioni che, basandosi su tecnologie AI, avessero una ricaduta positiva su tutta la società.

Ecco tre progetti che hanno realizzato al meglio la combinazione di tali elementi e alcune raccomandazioni utili per prepararsi a gestire le sfide future. In particolare, le iniziative analizzate sono le seguenti: Hunala, the Covid-19 Symptom Study ZOE e la task force di Claire su Covid-19.

Hunala, una App non governativa per definire il rischio di coronavirus

Nicholas Christakis, direttore del The Human Nature Lab dello Yale Institute for Network Science, ha sviluppato insieme al suo team HunalaA, l’app che fornisce quotidianamente una valutazione del rischio personale di sviluppare malattie respiratorie, tra cui il Covid-19.

Hunala combina network science e machine learning per analizzare i dati che vengono raccolti attraverso il crowdsourcing e da informazioni pubbliche, determinando così, per ogni persona, la probabilità di contrarre il virus. Il funzionamento dell’App, da scaricare sul proprio smartphone, è il seguente: gli utenti compilano ogni giorno un breve questionario relativo al proprio stato di salute, fornendo a Hunala altresì informazioni su dove abitano e chi incontrano. L’App elabora questi dati e indica non solo il rischio personale di contrarre il virus ma anche quello specifico dell’area in cui vive l’utilizzatore. Il sistema impiegato è molto simile a quello dell’App di navigazione Waze, dove le informazioni – inserite direttamente e volontariamente dalle persone in viaggio, secondo le dinamiche del crowdsourcing – vengono combinate, analizzate e rielaborate di modo che l’app possa indicare degli itinerari alternativi migliori in tempo reale e con indicazioni in merito al traffico e alla presenza di incidenti o pericoli sulla strada nella zona dove si trova l’utente della community.

Basandosi su una dinamica simile, Hunala raccoglie ed elabora i dati degli individui considerando al contempo la loro rete sociale, combina informazioni sulla salute delle persone provenienti dall’app, con quelli delle persone contagiate pubblicati dalle fonti istituzionali, li analizza tramite algoritmi di machine learning e presenta delle mappe che indicano il rischio di contrarre il coronavirus per ciascuna zona e individuo.

Ogni persona può sapere cosa succede intorno a lei ed essere consapevole della probabilità di incontrare il virus nella propria strada o nel proprio quartiere. L’App è appena stata rilasciata, è quindi ancora presto per valutarne l’efficacia, degno di nota è però l’aspetto relativo alla mobilitazione delle persone che decidono di condividere i propri dati per raggiungere un beneficio individuale e collettivo. Ovviamente Hunala deve essere utilizzata da un certo numero di persone affinché i risultati siano validi. Per quanto riguarda invece la privacy, gli sviluppatori sostengono di utilizzare dati aggregati e di non notificare nessuno se sono stati a contatto con un particolare individuo, garantendo la privacy degli utilizzatori. Il team di Hunala controlla le informazioni sul “traffico” delle infezioni, e quando sorgono nuovi casi invia un messaggio di allerta alle pubbliche autorità, che possono intervenire prontamente con misure di contenimento, e fornisce agli utilizzatori informazioni sulla rischiosità di alcune aree che possono così essere evitate.

Covid-19 Symptom Study – Zoe

Il progetto Covid-19 Symptom Study è stato sviluppato da ZOE, società specializzata in scienze della salute, in collaborazione con medici e ricercatori del King’s College di Londra e supportato dai governi del Galles e della Scozia. Il team ha ideato un’App per raccogliere in modo volontario lo stato di salute delle persone in relazione alla pandemia di Covid-19. L’App è stata scaricata da oltre 3 milioni e 700 mila partecipanti che riportano regolarmente il proprio stato di salute e rappresenta oggi il più grande progetto scientifico pubblico al mondo. I dati raccolti vengono analizzati con algoritmi di intelligenza artificiale per predire la diffusione del virus e per identificare e comprendere i diversi sintomi con cui il virus si presenta in individui con caratteristiche differenti. Una funzione quest’ultima molto utile per conoscere meglio il virus e per valutare lo sviluppo della malattia e i rischi ad esso correlati nelle persone infette.

I ricercatori dichiarano che i dati si ottengono e vengono e trattati in conformità al GDPR e che sono impiegati solo per la ricerca sanitaria e non a scopo commerciale.

I cittadini hanno compreso il valore legato alla partecipazione ad un progetto di ricerca di gruppo e si sono così trasformati in “cittadini scienziati” e, condividendo in modo sicuro e in conformità alla legge i propri dati, hanno contribuito a monitorare la diffusione del virus e a far avanzare la ricerca sul Covid-19.

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Claire Task Force su Covid-19

Ispirati da Paesi come la Cina, Taiwan, Singapore e la Corea del Sud, i quali stavano utilizzando anche tecnologie di intelligenza artificiale per fronteggiare la pandemia, a metà marzo AIxIA (Associazione Italiana per l’intelligenza artificiale) insieme a Claire (Confederation of Laboratories of Artificial Intelligence Research in Europe), la più grande comunità di scienziati, ricercatori, tecnologi esperti in AI del mondo, hanno deciso di offrire il loro aiuto a governi, istituti sanitari e ospedali europei su tutte le aree in cui l’AI poteva offrire un supporto concreto nel gestire la pandemia.

È stata quindi lanciata una “chiamata alle armi” a tutta la rete di Claire e creata una task force, che ho avuto il piacere di coordinare insieme a un team di ricercatori e scienziati di tutta Europa. Il gruppo di lavoro ha organizzato le attività di ricerca degli oltre centocinquanta scienziati che si sono resi disponibili a operare volontariamente e pro bono. Abbiamo diviso i ricercatori in undici gruppi sulla base delle tecnologie di AI utilizzate e delle tematiche affrontate. In poche settimane sette di questi gruppi hanno raggiunto dei rilevanti risultati scientifici e hanno creato dei nuovi gruppi di ricerca internazionali e multidisciplinari raccogliendo e rendendo disponibili alla comunità internazionale importanti dataset raccolti da tutto il mondo. In particolare:

  • sono stati sviluppati modelli di analisi predittiva della diffusione del virus analizzando i dati clinici, di mobilità ed epidemiologici. Un supporto utile per i decisori politici atti a definire e valutare l’efficacia delle misure di contenimento adottare;
  • sono stati rilasciati archivi di dataset annotati di dati proteici e molecolari per identificare quali tra i farmaci esistenti potevano essere utilizzati con maggior efficacia nella cura del Covid-19;
  • sono stati analizzati i vari modelli di AI per l’analisi di immagini di Tac e raggi X per identificare le soluzioni più facilmente utilizzabili negli ospedali per diagnosticare il Covid-19;
  • sono stati condivisi ed elaborati dei modelli infodemici per identificare e monitorare le fakenews presenti sui social network e le reazioni delle persone alle decisioni politiche, funzioni adatte per comprendere l’impatto delle singole politiche adottate e la relativa risposta nel comportamento delle persone;
  • sono stati analizzati i possibili impieghi di robot nella sanitizzazione degli ambienti, nell’interazione con soggetti contagiati o in laboratori computerizzati per i test biologi e farmacologici;
  • sono stati sviluppati modelli di pianificazione automatica e ottimizzazione per gestire le risorse scarse degli ospedali.

Sono state inoltre individuate circa 130 iniziative e best practices internazionali, rese disponibili su un sito web che è stato sviluppato appositamente per promuovere i risultati della task force.

Il progetto di Claire ha visto una significativa grande mobilitazione di persone partita “dal basso” dalla volontà di scienziati ed esperti di IA di offrire il proprio tempo e le proprie competenze per sviluppare progetti di ricerca in AI applicati alla lotta al Covid-19, fornendo così supporto concreto alla collettività.

Raccomandazioni 

I tre casi analizzati evidenziano come delle iniziative volontarie e organizzate, basate su raccolta e condivisione di dati e progetti e l’utilizzo delle tecnologie di intelligenza artificiale per analizzarli, possono portare grandi benefici a disposizione sia degli individui che della comunità.

Dall’esperienza tratta dalla partecipazione alla task force di Claire e dall’analisi degli altri progetti sono emerse alcune riflessioni su come potremo gestire al meglio un’eventuale nuova crisi sanitaria e per affrontare le sfide dei prossimi anni. Nello specifico, ci sono tre raccomandazioni che voglio condividere e che riguardano:

– la gestione dei dati

– il valore della diversità nei team di ricerca

– l’urgenza di presidiare stabilmente la ricerca e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

La raccolta, gestione e condivisione dei dati

Uno dei risultati positivi della pandemia è la presa di coscienza da parte dei cittadini e delle istituzioni del rilevante e potenziale valore che racchiudono i dati, personali e non, e delle opportunità che nascono dalla raccolta e analisi tramite tecnologie AI al fine di poter estrarre questo valore e offrire benefici ai produttori stessi dei dati e all’intera comunità. Il problema è che non esistono ancora delle modalità strutturate e condivise per acquisire e condividere i dati in modo interoperabile, sicuro e in conformità con le leggi europee. Il primo passo è quindi attuare la strategia europea sui dati presentata da “European strategy for data”. Pubblicato a febbraio 2020 dalla Commissione Europea, il documento si propone di creare nove spazi europei per la condivisione dei dati in varie aree tra cui quella sanitaria. Un’operazione quest’ultima che si rivela essenziale ai fini di prevenire, individuare e curare nuove malattie, per fornire informazioni ai decisori politici e per migliorare l’accessibilità, l’efficacia e la sostenibilità dei sistemi sanitari europei.

È nato altresì un dibattito sui potenziali rischi legati agli utilizzi malevoli dei dati, al mancato rispetto della privacy e alle derive di controllo di massa e di manipolazioni degli individui.

Le persone stanno cominciando a capire che con i dati e le tecnologie di AI si possono raggiungere risultati significativi ma è essenziale gestirli in modo sicuro per garantire i diritti fondamentali degli individui e della collettività. Sono molto interessanti a tale proposito i “Data trust”, ovvero progetti innovativi di raccolta e condivisione di dati, che stanno sperimentando nel Regno Unito e i progetti sviluppati da Decode (DEcentralised Citizen-Owned Data Ecosystems) in Olanda e Spagna che richiedono la partecipazione attiva dei cittadini per condividere le proprie informazioni affinché la comunità nella quale vivono possa trarne beneficio. Un pilot interessante riguarda la raccolta da parte degli abitanti di Barcellona di dati relativi all’inquinamento acustico e ambientale nelle proprie abitazioni. Tali informazioni vengono trasmesse in modo consapevole e anonimizzato direttamente dai cittadini al Comune di Barcellona che, analizzandoli con tecnologie AI, prenderà delle decisioni rivolte al miglioramento del benessere della popolazione che li ha condivisi.

Il valore della diversità nei team

La partecipazione di persone con abilità, esperienze e genere diverso in un team rappresenta sempre un valore aggiunto perché apporta punti di vista differenti e genera soluzioni migliori e più innovative. Nel caso dei progetti di AI e Covid-19 la diversità riguardava l’importanza di creare gruppi di ricerca con esperti provenienti da ambiti scientifici differenti: medici, biologi, epidemiologi, informatici, economisti, sociologi i quali avrebbero dovuto lavorare insieme, condividendo ciascuno le proprie competenze per combattere il virus. Durante la crisi pandemica, tuttavia, è stato molto complicato organizzare gruppi interdisciplinari, soprattutto coinvolgendo il personale medico che era impegnato a gestire l’emergenza sanitaria in corso e non aveva tempo da dedicare a nuovi progetti. Ritengo importante per il futuro creare gruppi di ricerca interdisciplinari sia per poter affrontare con un’ottica sistemica un problema che per analizzarlo da tutti i punti di vista ottenendo con continuità diversi tipi di dati. Se, inoltre, tali informazioni vengono analizzate tramite tecnologie AI, si possono creare dei pannelli di controllo, strumenti utili a supporto di decisori politici o personale sanitario non solo per affrontare al meglio le future ed eventuali crisi sanitarie e ambientali, ma anche per valutare le scelte da prendere e gli impatti che queste ultime possono avere sulle persone e sulla società.

L’urgenza di presidiare stabilmente la ricerca e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale

L’emergenza del Covid-19 ci ha colto di sorpresa su vari fronti: non eravamo pronti a gestire una pandemia ma non eravamo neanche preparati ad utilizzare prontamente le tecnologie di Intelligenza Artificiale in modo coordinato e strutturato. A mio avviso è venuto anche a mancare un riferimento istituzionale nazionale e internazionale al quale potersi rivolgere per sviluppare app e modelli che potessero fornire un supporto concreto e rapido non solo ai decisori politici ma anche ai medici. Ritengo sia essenziale creare in Italia e in Europa quello che il “White paper on Artificial Intelligence, pubblicato a febbraio 2020 dalla Commissione Europea, definisce il faro per l’intelligenza artificiale, cioè un centro di eccellenza nella ricerca sull’AI che rappresenti il punto di riferimento nazionale ed europeo per la ricerca e l’innovazione nell’AI.

In Italia, dovremmo creare un istituto italiano per l’intelligenza artificiale che, insieme a un istituto europeo – come Claire – potrebbero costruire un ecosistema di eccellenza nell’AI collegando tra loro università, aziende, pubbliche amministrazioni e i cittadini per definire una strategia comune con lo scopo di costruire un’Europa digitale e sostenibile.

L’artista Christo Vladimirov Javacheff, che ci ha lasciato da poco, sognava l’impossibile e lo realizzava creando arte e bellezza con la scienza. Christo sosteneva che “La bellezza, la scienza e l’arte trionferanno sempre”. Credo che sia giunto il momento di lasciarle trionfare nuovamente realizzando un progetto ambizioso per l’Italia e per l’Europa: organizziamo un CERN per l’AI e utilizziamo le tecnologie di questa disciplina per creare un futuro migliore e sostenibile per tutti.

 

 

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