L’intelligenza artificiale contro il Coronavirus: il caso cinese

La Cina ha trovato nell’intelligenza artificiale un valido alleato nella lotta al Coronavirus: dalla gestione della pandemia all’individuazione della malattia, gli algoritmi di machine learning si sono rivelati in grado di supportare il governo cinese nell’affrontare un momento molto delicato.

Grazie al supporto di grandi aziende quali Alibaba, Baidu e Tencent, che hanno messo a disposizione le proprie tecnologie per l’individuazione di soluzioni atte a garantire una più efficace gestione del momento d’emergenza, la Cina ha potuto contare su avanzati algoritmi di machine learning in grado di fornire un valido aiuto nella lotta al Coronavirus. Tramite l’analisi dei Big Data, sia il governo cinese sia le aziende hanno potuto realizzare sofisticati strumenti che hanno consentito, dopo i primi ritardi nella gestione della pandemia che hanno favorito a causarne la diffusione, una rapida ripresa.

La gestione dell’epidemia

Già da tempo è noto il massiccio controllo che il governo cinese attua tramite il supporto di quasi 200 milioni di telecamere sparse in tutto il paese, numero che avrebbe dovuto raggiungere i circa 400 milioni entro quest’anno, secondo quanto viene riportato dal Wall Street JournalL’immensa mole di dati proveniente da queste videocamere è stato sfruttato da Pechino per far rispettare l’obbligo di quarantena. Tramite l’utilizzo di algoritmi di machine learning, inoltre, è stato possibile individuare gli individui privi di mascherina, nonché effettuare scansione termica per individuare in real time i casi di febbre.

Una delle società maggiormente coinvolte nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale applicata alle videocamere è SenseTime:  nata nel 2014, ha implementato un software “contactless” all’interno delle stazioni della metropolitana, delle scuole e e nei centri pubblici di Pechino, Shanghai e Shenzhen.

Alibaba ha fornito il suo supporto nella gestione della pandemia grazie ad una app chiamata Alipay Health Code: tramite dati provenienti da fonti diversi, tra cui quelle sanitarie, questa app è in grado di etichettare ciascun individuo con un codice colore come in un semaforo, verde, giallo e rosso. A seguito di tale attività, ciascun cittadino riceve un QR Code che consente, nel caso in cui il colore sia verde, l’accesso ai luoghi pubblici, mentre comunica direttamente alla polizia movimenti non consentiti.

Le tecnologie legate all’utilizzo degli smartphone sono state sfruttate anche da Tencent, la holding di WeChat, che ha realizzato una app in grado di segnalare ad utente se entra in contatto con un cittadino potenziale portatore di virus. Anche in questo caso, ciò è possibile tramite il massivo utilizzo dei Big Data e la loro rapida analisi.

L’identificazione della malattia

Il colosso Alibaba ha fornito il proprio supporto tecnologico anche nell’individuazione della malattia. Grazie all’utilizzo di un nuovo strumento diagnostico basato sull’intelligenza artificiale in grado di rilevare nuovi casi di Coronavirus tramite scansioni tomografiche computerizzate (TAC). Il tutto raggiungendo un tasso di accuratezza fino al 96% e riducendo i tempi di attesa del tampone tradizionale, poiché sono necessari solo 20 secondi per ottenere la diagnosi.

Il modello di intelligenza artificiale che esegue tale scansione è stato addestrato, secondo quanto comunicano i ricercatori di Alibaba Damo Academy, con un campione composto da oltre 5.000 casi positivi al Coronavirus. I vantaggi in questo caso favoriscono non solo la popolazione, ma anche gli ospedali, che si trovano alleggeriti da un’attività altrimenti decisamente più lunga, distinguendo con rapidità i casi di Covid-19 e quelli di polmonite.

Il caso italiano

Anche l’Italia sta tentando di sfruttare le tecnologie disponibili per la gestione dell’emergenza Coronavirus. Al Campus Bio-medico di Roma, sulla scia di quanto fatto da Alibaba in Cina, un’intelligenza artificiale sta lavorando per apprendere come effettuare diagnosi di Covid-19, allenandosi sul distinguere le polmoniti tradizionali da quelle causate dal Sars-cov-2. Anche in questo caso, l’intelligenza artificiale analizza le immagini ricevuta da una TAC al torace con lo scopo di fornire un risultato entro trenta minuti, un tempo di gran lunga inferiore alle 24 ore necessarie con procedimenti tradizionali.

 

Morena Grasso

Sono una Data Scientist fortemente motivata e appassionata verso l’universo della Data Science. Dal 2018 sono membro di Dataskills, dove posso prestare le mie competenze al servizio dei clienti per supportarli e accompagnarli lungo il loro percorso di pieno sfruttamento dei dati aziendali. Leggi la mia Biografia.
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