L’emergenza sanitaria da covid-19 ha spinto l’acceleratore sulle applicazioni nella medicina del potenziale che intelligenza artificiale e metodi di machine learning possono offrire. Diverse sono le applicazioni che si sono affacciate in questi mesi, e tra queste vi è anche Record, motore di ricerca sviluppato da Indigo.ai , studio di Conversational AI che realizza assistenti virtuali, tecnologie di linguaggio ed esperienze conversazionali.

Record è pensato in particolare per aiutare gli scienziati a districarsi tra le numerose pubblicazioni sul coronavirus che compaiono continuamente. Lo strumento sfrutta la AI, che come spiega Gianluca Maruzzella, founder & CEO di Indigo.ai, anche nella medicina trova applicazione in tre grandi insiemi verticali, le immagini, i numeri e le parole.

“Un classico esempio di applicazione dell’AI al verticale dei ‘numeri’ in campo medico è il supporto dell’intelligenza artificiale nell’analisi quantitativa dei dati del paziente – illustra Maruzzella -: il supporto di algoritmi predittivi permette di ridurre al minimo eventuali errori di interpretazione. Infatti, grazie a una serie di dati e utilizzando degli algoritmi di machine learning, la macchina è in grado di aiutare il medico nell’analizzare un campione e diagnosticare la patologia”.

Non mancano quindi esempi concreti di soluzioni che impiegano la AI per la lettura delle immagini, che in campo medico equivalgono a lastre, tac e risonanze magnetiche. “Partendo dall’analisi delle immagini Microsoft ha creato InnerEye, un sistema che utilizza una libreria sterminata di foto scannerizzate che può capire se il paziente abbia un tumore – spiega il CEO di Indigo.ai -. L’intelligenza si basa su un algoritmo che impara dalle lastre visionate dai dottori, immagazzina tutte le informazioni e arriva a una diagnosi celere con un abbattimento dei costi per l’identificazione dell’eventuale malattia, ma soprattutto facendo risparmiare tempo prezioso al paziente”.

L’applicazione della AI alle parole può quindi risultare più complessa, ma di grandissima utilità nell’aiutare il medico a comprendere e dialogare meglio con il paziente. L’esempio che Maruzzella porta è quello di Babylon Help, caso virtuoso di partnership tra pubblico e privato, nella fasttispecie il sistema sanitario del governo inglese e una ex start-up britannica.

“In questo caso è il sistema di intelligenza artificiale a compilare l’anamnesi del paziente in tempo reale, ascoltando la conversazione a distanza tra medico e paziente. Grazie all’utilizzo della videocamera, Babylon Help è in grado di analizzare le espressioni del paziente per capire se sia preoccupato o meno, o ad esempio per essere certi che abbia compreso una domanda particolare. Il sistema, soprattutto, acquisisce e scrive tutte le informazioni necessarie al dottore per una prima diagnosi. In questo modo si abbattono i costi del sistema sanitario, ma si evitano anche lunghi tempi d’attesa negli ambulatori e si garantisce un servizio senza interruzioni. Cambiano in tal modo naturalmente anche le competenze stesse richieste ai dottori, che sono chiamati anche ad acquisire conoscenze informatiche, a vantaggio però di uno snellimento notevole delle carte da compilare”.

Infine, con Record anche Indigo.ai ha cercato di mettere le proprie competenze in AI e machine learning al servizio di chi in questo momento si occupa di combattere la pandemia globale da coronavirus. “Record è stato sviluppato in collaborazione con il Centro Medico Santagostino, e consta in un motore di ricerca a disposizione degli scienziati per aiutarli a districarsi tra le migliaia di articoli specialistici che quotidianamente vengono pubblicati sul tema – racconta Maruzzella -. Infatti, il Covid-19 è un virus nuovo, il mondo intero lo sta studiando e ogni giorno si fanno grandi e piccole scoperte che avvicinano sempre più alla creazione di un vaccino. Per questo gli studiosi hanno bisogno di restare al passo con le ultime novità, senza però sottrarre tempo prezioso alla ricerca attiva”.

Record funziona in due fasi: la prima passa attraverso la selezione dei documenti che con ogni probabilità contengono la risposta alla domanda posta dal ricercatore; successivamente attraverso un modello di ‘question answering’ viene fornita una risposta per ciascuno dei documenti selezionati, insieme a ulteriori informazioni come titolo, autori, bibliografia e il giornale di pubblicazione con relativo impatto scientifico, per aiutare gli utenti a valutare la rilevanza del documento e l’attendibilità della risposta. “Con Record abbiamo voluto creare uno strumento per andare diritti al punto d’interesse – spiega Maruzzella in conclusione -, uno strumento che speriamo si riveli utile nella realizzazione di un vaccino al virus“.