AIxIA, l’Associazione italiana per l’intelligenza artificiale ha lanciato all’intera comunità europea dell’intelligenza artificiale la proposta di unire le forze per creare una task-force in grado di affiancare agenzie governative, istituzioni pubbliche e sistema sanitario nella gestione della crisi pandemica da Covid-19.
Alla richiesta di collaborazione e coesione partita dall’Italia l’Europa ha risposto positivamente e in tempi rapidi.
Grazie al supporto e allo sforzo del network di ricerca sull’intelligenza artificiale Claire, Confederazione dei Laboratori per la Ricerca sull’Intelligenza Artificiale in Europa, l’iniziativa è diventata realtà e ci sono già molti ricercatori che, su base volontaria, hanno deciso di mettere a disposizione le loro capacità e competenze a titolo gratuito.
Piero Poccianti, presidente AIxIA
“Credo che in questo momento di grave emergenza la parola d’ordine debba essere collaborazione. Tutta la comunità europea dell’intelligenza artificiale ha il dovere di mettere a disposizione e condividere competenze, realizzazioni già sviluppate e pronte, progetti a breve, medio e anche a lungo periodo”
La task-force Covid-19 di Claire è guidata da Emanuela Girardi, membro del gruppo di esperti di IA del MiSE e di AIxIA, e Gianluca Bontempi, Professore ordinario di machine learning a ULB, Université Libre de Bruxelles, ed è supportata dagli uffici di Claire con base a Aja, Bruxelles, Praga, Oslo, Roma, Saarbrücken e Zurigo.
Cosa può fare l’intelligenza artificiale per contrastare Covid-19
Le aree in cui l’intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzata con successo per fronteggiare l’emergenza sanitaria includono analisi dei dati, robotica, manufacturing, ottimizzazione e gestione delle risorse.
Analisi dei dati della terapia intensiva: è ampiamente riconosciuto che le tecniche di machine learning eccellono nell’analisi di sistemi complessi in ambienti ricchi di dati. I modelli predittivi potrebbero essere utilizzati per evidenziare anticipatamente alcuni fenomeni e per valutare meglio le priorità nel triage e nella terapia. Inoltre, l’uso del machine learning nel processo di valutazione di farmaci antivirali potrebbe aiutare i medici a fare scelte migliori e più rapide tra le diverse opzioni terapeutiche.
Analisi dei dati epidemiologici: i dati storici potrebbero essere utilizzati per sviluppare modelli previsionali della diffusione del virus. Inoltre, potrebbero essere utilizzate tecniche di inferenza causale per valutare l’impatto delle azioni di contenimento.
Analisi dei dati sulla mobilità: questo potrebbe essere utilizzato per identificare delle aree di rischio elevato e pianificare relativi interventi per ridurre la diffusione delle infezioni.
Analisi dei dati molecolari e proteici: alcuni farmaci esistenti potrebbero essere sottoposti a refactoring per contrastare gli effetti del Coronavirus. La bioinformatica e le tecnologie di intelligenza artificiale possono ridurre il numero esponenziale delle combinazioni sulle quali testare i farmaci esistenti.
Analisi della letteratura e degli articoli scientifici: le tecniche di analisi del linguaggio naturale possono essere utilizzate per facilitare l’accesso e l’analisi delle informazioni della letteratura, come mostrato dal COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19) (29.000 articoli accademici per COVID-19) recentemente reso disponibile per la comunità NPL.
Monitoraggio a distanza: i dispositivi di e-Health possono essere utilizzati per raccogliere alcuni parametri base (pressione sanguigna, battito cardiaco, temperatura, ossigenazione del sangue) di persone contagiate. Questi dati potrebbero essere analizzati da un algoritmo di intelligenza artificiale per predire anticipatamente se il paziente richiede un intervento di ospedalizzazione.
Uso delle scansioni di Tomografia Computerizzata (TC): l’elaborazione automatica delle immagini TC potrebbe aiutare i medici ad accelerare il rilevamento di patologie causate dal virus.
Rilevamento automatico di Fake News: può evitare la diffusione di informazioni false e frodi sui social network.
Chatbot: possono essere utilizzati a scopo informativo o diagnostico per supportare i call center di emergenza, liberando risorse che possono essere dedicate all’interazione con le persone e al triage.
Stampa 3D: la stampa 3D può essere utilizzata per stampare materiale per la terapia intensiva (pezzi di ricambio per respiratori, valvole di ventilazione).
Robotica: i robot potrebbero essere utilizzati per interagire con persone contagiate o per disinfettare le aree infette, riducendo il rischio per gli operatori umani e liberando risorse.
Pianificazione e gestione delle risorse: metodi automatici di risoluzione di problemi possono essere utilizzati per aiutare la programmazione delle risorse scarse negli ospedali (calendario e turnazione, posti letto, ventilatori, personale, magazzini).
Claire mette a disposizione esperienza nell’etica dell’intelligenza artificiale per aiutare i governi e il settore pubblico nel difficile compito di salvaguardare i valori europei al massimo grado possibile, proteggendo al contempo la salute e il benessere dei cittadini in Europa.
Lavorando con dati sensibili, tutti i ricercatori si impegnano infatti al pieno rispetto della privacy dei cittadini europei, conformemente anche ai diritti fondamentali e ai regolamenti esistenti.
AIxIA sta raccogliendo le principali applicazioni e progetti sviluppati in Italia per condividerli e renderli accessibili ad una comunità più ampia di potenziali sviluppatori e utilizzatori.
Ci sono diversi casi di app o programmi già operativi localmente in Italia o in Europa che possono essere divulgati anche attraverso questo canale e dare benefici e aiuti concreti a un maggior numero di ospedali, medici, istituzioni e cittadini.
Scusate la malignità, ma al governo ci sarà qualcuno in grado di capire l’utilità di quanto esposto?