Scoprire gli asintomatici covid nelle scuole con app e AI: pro e contro | Agenda Digitale

La soluzione MIT

Scoprire gli asintomatici covid nelle scuole con app e AI: pro e contro

Il MIT ha scoperto che l’Intelligenza Artificiale potrebbe rilevare la positività al Covid, con un alto tasso di precisione, semplicemente dal suono della tosse registrato dal microfono dello smartphone. Se la tecnologia fosse efficace, potrebbe essere usata come misura di screening aggiuntiva a quelle già presenti

11 Feb 2021
Luigi Mischitelli

Privacy & Data Protection Specialist at IRCCS Casa Sollievo della Sofferenza

Sin dall’inizio della pandemia Covid-19, diversi esperti del settore scolastico e di salute pubblica degli Stati Uniti d’America hanno cercato di risolvere uno dei problemi più spinosi nel campo dell’istruzione: come identificare i casi asintomatici di Covid-19 tra gli studenti e il personale delle scuole.

Da quasi un anno è ormai ben chiaro come i portatori asintomatici possano trasmettere il virus senza esserne minimamente consci. E con la pianificata apertura delle scuole in alcune zone degli USA, è necessario trovare una soluzione al problema. Soluzione che il Massachusetts Institute of Technology (MIT) potrebbe fornire a stretto giro.

Il suono della tosse per rilevare il covid

In un documento recentemente pubblicato sull’IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology[1], un team di ricerca del MIT ha scoperto che l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere in grado di rilevare la positività al Covid-19 – con un alto tasso di precisione – semplicemente dal suono della tosse registrato attraverso il microfono dello smartphone.

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La tecnologia del MIT riesce a distinguere la tosse (forzata) di individui sani e quella di individui asintomatici, cosa non possibile da parte dell’orecchio umano. I ricercatori del MIT hanno addestrato il loro modello su decine di migliaia di campioni di tosse, riuscendo a “scovare” il 98,5% degli asintomatici tra gli individui sottoposti ai test. Il team del MIT sta lavorando da alcune settimane per incorporare il proprio modello in un’APP che, se approvata dalla Food and Drug Administration (ente USA che si occupa anche della regolamentazione dei prodotti farmaceutici), potrebbe fornire uno strumento di pre-screening gratuito e non invasivo per aiutare a identificare le persone portatrici del virus, pur se asintomatiche. La speranza dei ricercatori del MIT è che gli utenti siano in grado di accedere quotidianamente all’APP, registrare il suono della loro tosse e ricevere immediatamente informazioni sulla possibile infezione da Covid-19, indicando la necessità di confermare il risultato con un ulteriore test presso le sedi preposte.

Gli effetti sul sistema scolastico statunitense

Se tale APP ottenesse i nulla osta necessari – risultando al contempo efficace e disponibile al grande pubblico – potrebbe avere un grande impatto sulla riapertura delle scuole americane. Basti pensare che il tradizionale controllo della temperatura può identificare i casi positivi solo quando gli individui stanno già sperimentando i sintomi del Covid-19. Così come i test rapidi (antigenici), che richiedono una raccolta di campioni, una formazione del personale preposto e determinati costi di gestione. Strumenti “tradizionali” che potrebbero essere scalzati – o, al massimo, affiancati – dalla registrazione di una tosse “forzata” attraverso uno smartphone.

Tuttavia, dal MIT avvertono che è ancora troppo presto per “cantar vittoria” sulla questione in esame. Sono infatti necessarie prove di efficacia, con numerosi test da convalidare in ambienti scolastici “reali”. Se il modello di Intelligenza Artificiale possa essere efficace o meno per i giovani studenti americani rimane ancora una domanda senza risposta. Lo studio del MIT indica che saranno necessarie più ricerche per scoprirlo, poiché vi sono differenze culturali e di età nel suono della tosse. Potrebbe essere necessario – in pratica – un adattamento del modello a diversi gruppi di età.

I possibili pregiudizi (bias) dell’intelligenza artificiale

L’altro lato della medaglia è rappresentato dai possibili pregiudizi connessi all’Intelligenza Artificiale. È stato dimostrato che gli algoritmi utilizzati in altri contesti relativi alla salute, come la valutazione del rischio, sottovalutano la gravità della malattia nei pazienti di colore rispetto ai pazienti caucasici. Ed è stato anche dimostrato che alcuni dispositivi che misurano i livelli di ossigeno nel sangue (pulsossimetri “intelligenti”) possono dare risultati distorti per le persone di colore. È chiaro che se un modello di Intelligenza Artificiale viene addestrato su un campione “contaminato”, il modello sarà pieno di “pregiudizi”. Inoltre, se il dataset non rappresenta un campione diversificato di persone, il modello può fornire risultati imprecisi per le persone le cui identità di genere ed etniche sono sottorappresentate nei test effettuati. Problemi che possono essere associati anche al numero di persone sottoposte ai test del MIT, ben poche a detta di alcuni esperti di Harvard.

Tuttavia il team del MIT sta lavorando con diversi ospedali in tutto il mondo per raccogliere una serie più ampia e diversificata di registrazioni di suoni di tosse, che contribuirà a rafforzare l’accuratezza del modello e – si spera – a ridurre al minimo i potenziali pregiudizi. Mentre questo ultimo modello rappresenta una svolta nel panorama dello screening Covid-19, l’idea di utilizzare il suono della voce per diagnosticare una particolare malattia non è nuova nel “panorama della storia”. Per anni, infatti, gruppi di ricerca hanno utilizzato algoritmi di formazione su registrazioni di suoni di tosse effettuate da telefono cellulare per diagnosticare con precisione condizioni come la polmonite e l’asma. Incorporati nel suono della tosse, questi modelli possono individuare una serie di fattori (“biomarcatori”) tra cui sesso, stato emotivo, lingua madre, forza delle corde vocali, prestazioni respiratorie e degrado muscolare.

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Le perplessità del personale scolastico statunitense

Oltre all’assalto dei pregiudizi dell’Intelligenza Artificiale, i timori che un’APP di pre-screening potrebbe dare ai dirigenti scolastici USA un falso senso di sicurezza – se implementata prima che emergano dati conclusivi sull’efficacia del modello – sono dietro l’angolo. Così come sarebbe pericoloso vedere un’APP (già potenzialmente affetta da bias) operare come un sostituto di misure diagnostiche più accurate come il tampone nasofaringeo o la rilevazione della temperatura. È necessario stare attenti anche alla diffusione dell’APP del MIT in quei distretti cittadini con una notevole presenza di persone di colore, cittadini peraltro già colpiti da pregiudizi dell’Intelligenza Artificiale in altri settori (ad es. bancario e assicurativo).

Tuttavia, se la tecnologia si dimostrasse efficace, potrebbe essere possibile implementare l’APP del MIT come misura di screening aggiuntiva a quelle già presenti. Mentre gli educatori e gli esperti di salute pubblica americani rimuginano sulla possibilità di identificare il Covid-19 attraverso mezzi algoritmici, l’idea basata sull’APP del MIT potrebbe non essere il metodo di screening più improbabile. I ricercatori, ad esempio, stanno anche esplorando la possibilità che i cani possano essere addestrati a fiutare le persone infette con un alto livello di precisione.

In pratica, è necessario stare in guardia e non l’affidarsi troppo facilmente a soluzioni che potrebbero lasciare indietro le comunità più disagiate. Infatti, vi è ancora un segmento della popolazione statunitense che non ha accesso alle APP poiché non in possesso di smartphone. Quindi bisognerà implementare strategie che non lascino indietro gli studenti meno abbienti (ad esempio fornendo loro i dispositivi con l’APP integrata). Ciò che è sicuro, è che se il team di ricerca del MIT mitigasse queste condizioni pregiudizievoli, l’uso dell’Intelligenza Artificiale per lo screening delle infezioni da Covid-19 potrà fare un balzo dalle scuole ai diversi settori della società americana, contribuendo non poco ad un miglioramento generale della precaria situazione sanitaria statunitense.[2]

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  1. COVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis Using Only Cough Recordings. IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/document/9208795
  2. How an AI App That Detects COVID Carriers By Their Cough Could Help Reopen Schools. The 74. https://www.the74million.org/article/how-an-ai-app-that-detects-covid-carriers-by-their-cough-could-help-reopen-schools/

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