Delle virtù dell'intelligenza artificiale all'interno del sistema sanitario abbiamo già parlato ampiamente, eppure vi è un aspetto significativo che ancora non è stato esplorato: l'utilizzo dell'AI nella lotta contro il Covid. Ebbene, prendendo come modello quello israeliano, basato sul principio delle HMO, scopriamo che sin dall'inizio della pandemia mondiale, decine di migliaia di assicurati Clalit hanno iniziato a ricevere delle telefonate dai loro medici che chiedevano loro di essere più severi nelle linee guida di isolamento, in quanto sono ai margini del gruppo ad alto rischio di contagio.
Cosa c'entra l'intelligenza artificiale con tutto ciò? Semplice: l'individuazione di questi pazienti è frutto di un processo ultratecnologico. Non parliamo, infatti, solo di persone molto anziane o già affette da malattie note, ma di persone apparentemente sane i cui nomi sono emersi proprio dai computer di Clalit, che contengono le cartelle cliniche di 4,6 milioni di assicurati israeliani. Questo database è il risultato di uno strumento predittivo basato sull'intelligenza artificiale che è stato sviluppato molto intensamente di recente presso il Clalit Research Institute1, con l'obiettivo di identificare gli assicurati a più alto rischio, per poi contattarli e garantire il loro isolamento.
Seppure questo periodo possa essere riconosciuto come difficile per l'umanità, esso è invece sfidante per gli sviluppatori di sistemi di AI. D'altronde, la crisi sanitaria mondiale generata dal Covid, può essere ricordata come un punto di svolta dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale. Ad esempio, la tecnologia Nvidia2 prevede il livello di rischio dei pazienti, IBM sviluppa modelli per lo sviluppo di farmaci. E non finisce qui, ma andiamo per ordine: molte aziende tecnologiche nello Stato Israeliano si sono impegnate negli ultimi anni per assistere gli ospedali nella battaglia al virus, e quasi tutte hanno sfruttato i sistemi di intelligenza artificiale per compiere la missione.
Come accennato, Nvidia è uno dei principali produttori di chip AI al mondo, in quanto sviluppa dei sistemi di machine learning (ML) che utilizzano i processori GPU dell'azienda, uno dei più veloci nel mondo dell'intelligenza artificiale.
Sviluppiamo degli algoritmi per risolvere problemi di comprensione dell'ambiente e problemi di comunicazione. Ad esempio, cerchiamo di migliorare la conversazione tra umani e robot. Affinché funzionino nella vita reale, bisogna combinare i punti di forza della macchina con i punti di forza delle persone. Questa è la nostra più grande sfida.
del Professor Gal Chetzik, direttore della divisione di ricerca dell'impresa tecnologica israeliana
I sistemi di intelligenza artificiale basati sui chip Nvidia sono stati mobilitati per una campagna a favore della battaglia contro il Covid, sia in Israele che nel mondo, in brevissimo tempo. Il Professor Chetzik spiega infatti che gli strumenti di deep learning e di elaborazione delle immagini, hanno permesso di diagnosticare rapidamente i pazienti affetti dal virus sulla base di radiografie del torace e simulazioni del sistema respiratorio. Inoltre, Nvidia ha promosso un modello statistico dettagliato che ha permesso di produrre simulazioni della diffusione della peste. "La combinazione di queste simulazioni con l'apprendimento automatico, ha fornito importanti spunti per prendere decisioni in condizioni di incertezza, come le decisioni sull'isolamento individuale e quelle sul lockdown", conclude l'esperto.
Anche IBM si è mobilitata per intensificare i suoi sforzi per combattere il virus. L'impresa ha infatti formato un consorzio di organizzazioni e istituti di ricerca, che hanno condiviso i sistemi dei supercomputer di IBM.
Parliamo di un consorzio che comprende 20 supercomputer, tra cui:
IBM è stato anche reclutato per la ricerca intensiva dei sistemi aggiuntivi, rigorosamente sviluppati come modelli di sviluppo di farmaci basati su simulazioni di molecole e proteine. E non finisce qui: IBM Research ha fornito un servizio di ricerca AI basato su cloud che consente di cercare informazioni sofisticate in un database di circa 45.000 articoli e documenti medici.