Con l’Italia alle prese con l’emergenza sanitaria da coronavirus, o Sars-CoV-2 o Covid-19, diversi sono gli ambiti di possibile impiego di intelligenza artificiale e analytics per controllare e prevenire la diffusione dei contagi. A sostenerlo è Mark Lambrecht, direttore di Global Health and LifeSciences Practice di SAS, divisione che si occupa delle soluzioni globali per l’assistenza sanitaria e le scienze della vita dell’azienda di software e servizi di Business Analytics.

Secondo Lambrecht, la AI eccelle soprattutto nell’individuare connessioni e correlazioni che l’uomo non troverebbe da sé, dall’analisi di enormi quantitativi di dati e informazioni. Tecnologie di AI possono quindi prevenire e limitare la diffusione del virus, così come possono trovare valido impiego nella realizzazione di nuovi vaccini e per il loro monitoraggio. “AI e analytics possono aiutare a rilevare i primi segni di sintomi, anticipando anche di settimane le autorità prima che lancino l’allarme – spiega Lambrecht -. Diverse informazioni possono essere combinate in set di dati analitici, come i record di incidenza ufficiali, i dati di emergenza clinica, i registri medici, i social media, i registri di volo, i dati sulle assenze scolastiche e quelli sulla vendita di farmaci anti-piretici“.

Per capire poi qual è l’agente infettivo o il virus alla base di un nuovo focolaio serve poi naturalmente una combinazione di competenze epidemiologiche, cliniche e di AI. L’intelligenza artificiale per il coronavirus può quindi essere impiegata anche mediante tecnologie di automazione per medici e cittadini, ad esempio con l’uso di chatbot, che possono gestire migliaia di pazienti ogni ora individuando i sintomi delle persone contagiate. “AI e analytics sono inoltre già di fatto impiegate in tutte le fasi di sviluppo, produzione e commercializzazione dei vaccini – continua Lambrecht -. Varie tecniche analitiche monitorano la qualità dei lotti di vaccino, ad esempio mediante analisi delle immagini e della durata a scaffale. La AI trova quindi applicazione nella farmacovigilanza, impiegata per vagliare la letteratura scientifica e altre fonti di informazione non strutturate come i social media. Diversi dati vengono quindi raccolti e analizzati, segnalando possibili eventi avversi usando la AI per capire se un vaccino è sicuro. Qui, la AI è essenziale ad esempio in sperimentazioni cliniche in realtà virtuale o aumentata, che si collegano ai dispositivi indossabili del paziente per monitorare l’effetto del vaccino o della terapia applicata”.

Infine, tecnologie di analisi predittiva sono impiegate anche in ospedali e aeroporti, attribuendo una sorta di punteggio a pazienti o passeggeri a rischio di sviluppare l’infezione o con possibili problemi di salute, per prevedere il numero di ospedalizzazioni e comprendere quando saranno necessari infermieri e medici. Si tratta ad ogni modo di strategie di analisi basata sui dati che richiedono investimenti notevoli, e sistemi maturi di e-health che abilitano la capacità di raccogliere informazioni digitali di alta qualità, aiutando la presa di decisioni e la misura dei risultati nel sistema sanitario. Scenari che implicano la collaborazione tra specialisti clinici, epidemiologi, statistici e data scientist, nella creazione di piattaforme di analisi che possono quindi rapidamente essere ampliate in caso di epidemie come quella attuale da coronavirus.