In questo periodo, i virus stanno dilagando e tutti noi, chi in ufficio e chi a scuola, siamo esposti a un possibile contagio. Come può l’intelligenza artificiale esserci d’aiuto nel contrastare l’influenza?
Questa è la stagione dei raffreddori e delle influenze. Una ricorrenza annuale, spesso caratterizzata da contagi a catena che si verificano in ufficio, a scuola e in qualsiasi altro luogo chiuso.
A causa della pandemia da Covid-19, abbiamo dovuto indossare le mascherine e mantenere una certa distanza interpersonale. Misure che hanno ridotto il contagio, non solo in relazione al Covid, ma anche ai comuni malanni stagionali. Ora che le restrizioni sono state allentate, però, il numero degli ‘influenzati’ sta crescendo in maniera importante, soprattutto tra i più piccoli, ma anche tra gli adulti.
Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale può rappresentare un’arma vincente. Sia con riferimento alle azioni quotidiane che possono ridurre il rischio di contagio, sia in seguito alla contrazione del virus.
I temi trattati all’interno dell’articolo
Fybra: il dispositivo che monitora la qualità dell’aria
Tra gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale realizzati allo scopo di prevenire malattie e disturbi, c’è quello sviluppato dalla startup milanese Fybra. L’azienda ha creato un dispositivo – omonimo – in grado di monitorare e migliorare la qualità dell’aria negli ambienti chiusi.
In particolare, il dispositivo monitora la qualità dell’aria (livelli di anidride carbonica, temperatura, umidità, composti organici volatili, ecc) attraverso sensori e algoritmi predittivi e adattativi.
Quando l’aria si fa “pesante”, Fybra avvisa, attraverso un sistema luminoso, quando bisogna aprire la finestra per areare l’ambiente e per quanto tempo. Infatti, nel momento in cui il dispositivo rileva che la composizione dell’aria non è ottimale, la sua spia diventa rossa. Cambia poi colore e diventa viola e lampeggiante per indicare il tempo necessario al ricambio dell’aria, calcolato dall’algoritmo, una volta aperta la finestra. Infine, cambia ancora colore e diventa azzurra quando l’aria presente nell’ambiente risulta ‘pulita’.
Spiega il fondatore e ceo di Fybra, Gaetano Lapenta:
“Fybra è un ottimizzatore dei tempi di ventilazione. Alla base del suo funzionamento c’è un sistema di machine learning che confronta i dati in maniera continua, alimentando un database che analizza oltre 6 milioni di dati al giorno. L’algoritmo non considera solo la qualità dell’aria al chiuso, ma prende in considerazione anche parametri esterni come temperatura esterna, inquinamento, vento, pressione.
Il vantaggio del sistema è duplice: per la salubrità dell’ambiente, riducendo virus, batteri, microrganismi inquinanti, e per il risparmio energetico, perché si evita di tenere aperta la finestra quando non sarebbe necessario, con dispersione di freddo o calore”.
FluSense: l’intelligenza artificiale che monitora l’influenza
I ricercatori dell’Università del Massachusetts Amherst hanno inoltre inventato un dispositivo di sorveglianza portatile ‘alimentato’ dall’apprendimento automatico, chiamato FluSense. Questo è in grado di rilevare la tosse e le dimensioni della folla in tempo reale. Lo strumento analizza dunque i dati per monitorare direttamente le malattie simil-influenzali e le tendenze evolutive dei virus dell’influenza.
La piattaforma è concepita per l’uso in ospedali, sale d’attesa e spazi pubblici più ampi e potrebbe fornire un ulteriore strumento di sorveglianza sanitaria per prevedere l’influenza stagionale e altri focolai respiratori virali, come il Covid-19.
In particolare, FluSense elabora informazioni derivanti da un array di microfoni e dati di imaging termico attraverso un Raspberry Pi e un motore di elaborazione neurale. I ricercatori hanno sviluppato un modello di tosse per poi addestrare un classificatore basato su una rete neurale profonda a disegnare riquadri di delimitazione su immagini termiche che rappresentano le persone. Un passaggio che gli permette di contare gli individui presenti in un determinato luogo.
I dispositivi, collocati in quattro sale d’attesa e attivi da dicembre 2018 a luglio 2019, hanno permesso alla piattaforma di raccogliere e analizzare oltre 350mila immagini termiche e 21 milioni di campioni audio. FluSense si è dimostrato in grado di prevedere con precisione i tassi di malattia giornalieri.
Ha spiegato Rahman:
“Se potessimo catturare i suoni di tosse o starnuti in spazi pubblici, dove molte persone si riuniscono naturalmente, potremmo utilizzare queste informazioni come una nuova fonte di dati per prevedere le tendenze epidemiologiche”.
L’intelligenza artificiale contro le malattie
L’utilità dell’intelligenza artificiale, non solo contro l’influenza, ma in generale in ambito sanitario, non è una novità. L’AI può aiutare nell’analisi delle immagini mediche, nella prevenzione e nella terapia in relazione a determinate patologie. L’intelligenza artificiale è anche in grado di riconoscere precocemente i sintomi di una malattia che è ancora in uno stadio iniziale, permettendo ai medici e ai pazienti di intervenire in tempi rapidi.
L’AI può inoltre supportare le persone con disabilità, anche attraverso l’utilizzo di robot domestici – che, in futuro, potrebbero essere controllati con la mente – e assistenti virtuali. Le applicazioni sanitarie dell’AI sono potenzialmente illimitate e il futuro della tecnologia, anche alla luce dei recenti sviluppi nel campo della ricerca, sono promettenti.
