Il futuro della sanità e dell’imprenditoria raccontato dal COVID-19 e dall’AI

Coronavirus, Alibaba: l’intelligenza artificiale esegue il test in 20 secondi”.

È il titolo di un recente articolo pubblicato su la Repubblica che mi ha dato modo, ancora una volta, di riflettere su quanto importante sia l’intelligenza artificiale per aziende, governi e, senza dubbio, per ciascun individuo.

Mi spiego.

In artea.com, l’azienda per la quale ricopro il ruolo di CEO, ci occupiamo di intelligenza artificiale.

Sviluppiamo soluzioni tecnologiche in grado di estrarre le informazioni utili dai dati, al fine di utilizzarle per insegnare a delle macchine a predire qualcosa che è interessante per il business dei nostri clienti.

È esattamente quanto fatto da Alibaba per aiutare il proprio paese nella lotta contro l’emergenza sanitaria che sta, ormai, interessando i popoli di tutto il mondo.

Il metodo di Alibaba per combattere il COVID-19

La Damo Academy, istituto della multinazionale cinese, si apprende dal sopracitato articolo, ha sviluppato un algoritmo, ovvero un procedimento informatico capace di risolvere un problema sulla base dei dati disponibili, in grado di diagnosticare casi di COVID-19 in soli 20 secondi, distinguendoli da quelli di comuni polmoniti.

Ma non è solo l’impressionante velocità di diagnosi a colpirmi: questo metodo ha un livello di accuratezza del 96%!

Qual è il segreto dell’istituto di ricerca cinese che ha sviluppato questo metodo?

È semplice. La disponibilità di una grande mole di dati e, ovviamente, la capacità di utilizzarli al meglio.

“Il nuovo metodo, spiegano dall’istituto di ricerca cinese, sfrutta complessi sistemi di analisi basati sul machine learning e addestrati con i dati campione di oltre 5 mila casi confermati, secondo le linee guida delle ultime ricerche effettuate sull’epidemia che negli ultimi mesi si è rapidamente diffusa a livello globale.”

Quali sono i vantaggi del metodo Alibaba?

I medici che si trovano oggi in prima linea nella lotta contro la pandemia possono contare su una tecnologia capace di aggregare, in poche frazioni di secondo, tante informazioni che molto difficilmente un uomo potrebbe apprendere e valutare.

È quindi possibile prendere delle precise scelte su ogni paziente in pochi secondi, aumentando il numero di visite giornaliere, rassicurando i pazienti non infetti, isolando quelli infetti e riducendo drasticamente la possibilità di contagio sulla popolazione sana.

Il valore del risultato finale è talmente grande da non essere misurabile in termini economici e sociali.

E il nostro Sistema Sanitario?

In Cina, tutto questo è stato possibile grazie alla disponibilità di una grande massa di dati (l’articolo parla di 5000 test di soggetti positivi al COVID-19 per “allenare” l’algoritmo a identificare il virus su nuovi pazienti).

Immagina quali incredibili risultati potremmo raggiungere se disponessimo di un’unica banca dati organizzata, contenente tutti i test fatti sui pazienti.

Per prima cosa, probabilmente potremmo perfezionare il già strabiliante risultato del 96% di accuratezza raggiunto da Alibaba nella diagnosi del COVID-19.

Ma i campi applicativi resi possibili da una banca dati organizzata sono pressoché infiniti.

Proviamo, allora, a fare un ragionamento più ampio.

Riflettiamo sul numero dei dati sanitari che un individuo genera dal momento della sua nascita. Sin dal nostro primo giorno di vita, incontriamo medici decine di volte.

Ora, ipotizziamo che ognuno di noi abbia una sua area personale sulla quale viene registrata qualsiasi informazione sulla sua storia clinica e sulla sua nutrizione e sulla quale trasmette i suoi dati fisiologici giornalieri attraverso wearable (dispositivi indossabili come gli smartwatch).

Mi rendo conto che ciò possa sembrare uno scenario da Grande Fratello, oltre che difficile da realizzare.

Ma immagina che ognuno di noi possegga i propri dati sanitari e che possa scegliere di condividerli con il Sistema Sanitario Nazionale per condurre studi e ricerche, quali grandi vantaggi potrebbe trarre l’intera società da uno strumento del genere?

Potremmo fare delle analisi su larga scala. I dati trasmessi al mondo della ricerca avrebbero un livello di dettaglio e una quantità mai vista prima.

Si parla sempre per ipotesi, ma gli insights che si otterrebbero dalle analisi di così tante persone, probabilmente, ci permetterebbero di approcciare diversamente una serie di patologie che affliggono oggi l’umanità e il benessere di ognuno di noi.

Il tema della prevenzione, analizzando i vari cluster di pazienti, potrebbe diventare una realtà ben più grande di quanto non lo sia oggi. E, forse, anche l’insorgere delle epidemie, come quella del COVID-19, potrebbe essere gestita diversamente per ogni cluster di popolazione.

È quindi possibile basare tutto sull’AI?

I mezzi per realizzare un sistema di questo tipo ci sono e, di fatto alcuni governi hanno fatto i primi passi sulla via della digitalizzazione del proprio sistema sanitario. Un esempio ne sono i paesi scandinavi che ne hanno letto le opportunità sia per i pazienti che per la ricerca medica.

La base di tutto è un sistema centrale che raccoglie ordinatamente e con logiche da Big Data tutte le fonti dati in un unico Hub.

Se volessimo quindi organizzare la nostra sanità secondo un sistema d’analisi e predittivo simile, dovremmo seguire questi tre passi:

  1. dovremmo dotarci di mezzi tecnologici (hardware e software) per raccogliere tutti i dati necessari in modo ordinato;
  1. successivamente, occorrerebbe disporre o implementare una architettura efficiente che dia struttura ai dati.
  2. infine, per poter poi trarre il massimo vantaggio, occorrerebbe affidarsi agli algoritmi di AI che, sapientemente “istruiti”, dovrebbero elaborare i dati e, allo stesso tempo, apprendere autonomamente il modo di utilizzarli per restituirci informazioni utili al miglioramento delle performance del nostro sistema sanitario.

L’alleato dell’uomo, in ogni settore

Credo fermamente che l’intelligenza artificiale abbia le carte in regole per divenire un valido e fidato alleato dell’uomo in ogni campo della nostra vita.

Usciamo dal campo sanitario e prendiamo ad esempio una realtà imprenditoriale.

Grazie all’intelligenza artificiale, ogni azienda ha l’occasione di risolvere alcune classi di problemi difficilmente risolvibili con approcci tradizionali.

Come avviene con l’algoritmo prodotto da Alibaba, che permette di accorciare i tempi di diagnosi sui pazienti, gli algoritmi di Machine Learning, allenati per fare analisi computazionali che a noi esseri umani richiederebbero troppo tempo, possono essere utilizzati in ambito aziendale ottenendo risultati ad alto valore economico.

Attenzione però a non pretendere di risolvere tutti i tuoi problemi con l’Intelligenza Artificiale!

Come già indicato nel mio precedente articolo dal titolo “Machine learning per non addetti ai lavori: cos’è e a che ti serve?”, un’accurata collezione di tutti i dati generati e raccolti in ogni dipartimento della tua azienda ( COVID-19 docet! ) è condizione indispensabile per poter successivamente testare e valutare i modelli di ML che meglio rispondono alle esigenze del tuo business.

Concludendo, la centralità del paziente, in un sistema capace di raccogliere e gestire tutti i suoi dati senza vincoli, è analoga alla centralità della tua Azienda con i suoi dati.

Quindi, la possibilità di avere o meno un sistema capace di gestire e organizzare questa mole di dati e interagire con differenti entità (nel caso del paziente con le strutture sanitarie, nel caso dell’Azienda con differenti fonti di dati e/o sedi) è la base di partenza fondamentale.

Su questa struttura vanno testati e “innestati” i modelli di Machine Learning con le dovute cautele di approccio, prendendo in considerazione le peculiarità di ogni ambito applicativo, perché, non mi stancherò mai di dirlo, non esistono soluzioni pronte all’uso per tutti!

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