Intelligenza artificiale protagonista nella lotta, ormai combattuta a livello mondiale, contro virus Covid 19 che sta mettendo a dura prova anche i sistemi sanitari più evoluti. L’uso degli algoritmi di intelligenza artificiale è già entrato a far parte degli strumenti utilizzati dalle case farmaceutiche per mettere a punto nuove classi di antibiotici per combattere i batteri ormai resistenti alle molecole tradizionali, ma è stato sfruttato anche per tagliare i tempi di analisi per la diagnosi della nuova forma di coronavirus.

Protagonista di questo utilizzo è stato il colosso cinese Alibaba che, tramite la controllata Damo Academy, ha messo a punto un software capace non solo di tagliare drasticamente i tempi di analisi dei campioni genetici per diagnosticare la presenza del virus, ma si è dimostrato capace di rilevare anche le mutazioni di un virus, come Covid 19, particolarmente insidioso proprio per la propensione a cambiare.

Il metodo elaborato da Alibaba Damo Academy si basa infatti sul campionamento e confronto di intere sequenze genetiche del virus trovate nel campioni, e non sull’analisi degli acidi nucleici normalmente utilizzata, più sensibile a eventuali mutazioni dell’Rna del virus con i conseguenti falsi positivi o negativi. Sfruttando l’enorme potenza della piattaforma di calcolo cloud di Alibaba, Alibaba cloud elastic service, il team è riuscito a abbattere i tempi per avere il responso a soli trenta minuti contro le molte ore solitamente necessarie.

"Basata sulle potenti capacità di elaborazione di Alibaba Cloud e sui nuovi algoritmi forniti da Alibaba DAMO Academy, questa piattaforma può supportare l'analisi dei virus”, ha affermato il dott. Sun Yi, direttore del sequenziamento genetico del Center for Disease Control and Prevention di Zhejiang, “In futuro sarà in grado di coprire l'intera gamma di casi confermati in un breve periodo di tempo, gettando solide basi per il successivo sviluppo di vaccini e farmaci ".

Un ulteriore sviluppo del software ha inoltre consentito di analizzare in soli 15 secondi, e con una precisione del 96%, le oltre 150 immagini di una tac per individuare un paziente affetto dal Covid 19 rispetto a persone con una normale polmonite su base batterica. L’algoritmo è stato creato utilizzando tecniche di machine learning, ovvero particolari software capaci di apprendere automaticamente a riconoscere elementi chiave analizzando migliaia di immagini al secondo.

Un compito in cui l’intelligenza artificiale eccelle, come dimostrano i sistemi ormai pressoché infallibili di riconoscimento dei volti, anche grazie alla possibilità di utilizzare la potenza di calcolo pressoché infinita erogata dai sistemi cloud, che possono allocare istantaneamente e dinamicamente migliaia di unità di calcolo a un costo pari a frazioni di quello di centri di calcolo proprietari. (riproduzione riservata)