LA POSTA IN GIOCO
La posta in gioco comincia a risultare evidente, analizzando i risultati di piattaforme che riescono a prevedere il futuro meglio di un’antica Pizia. HealthMap è un sito web gestito dal Boston Children’s Hospital, che scansiona con i suoi algoritmi social media, ricerche su Internet e altri flussi di informazione, che possono far scattare l’allerta su una possibile pandemia. Gli esperti chiamano questa attività Data Mining, “estrazione di dati”, come se le informazioni fossero un prezioso minerale da riportare alla luce. HealthMap è riuscita, il 30 dicembre scorso, a intercettare un bollettino medico che riportava sette casi di polmoniti sospette a Wuhan: fu il primo allarme arrivato in Occidente. Non si tratta, però, di un metodo esclusivamente cibernetico, e quindi potenzialmente fallace, o pericoloso. I sistemi basati sull’Intelligenza Artificiale funzionano a dovere soltanto se affiancati al lavoro di esperti. Al tempo di quella prima allerta “automatica”, epidemiologi particolarmente attenti, come la newyorchese Marjorie Pollack, avevano riscontrato un’analogia con l’epidemia di Sars nel 2003. Un’altra piattaforma, ProMed, (Programma per monitorare malattie emergenti) della Società Internazionale delle malattie infettive (ISID), aveva ottenuto, quasi contemporaneamente, gli stessi risultati, schierando un plotone di analisti. Matthew Biggerstaff, epidemiologo presso i Centri statunitensi per il controllo e la prevenzione delle malattie (CDC), sostiene che l’AI non deve sostituire il «monitoraggio tradizionale della salute pubblica, ma potrebbe essere un valido strumento per coadiuvare l’azione umana».
L’attività di ProMed è un buon esempio di questo approccio integrato: il suo team globale multidisciplinare conta su una cinquantina di esperti da 34 nazioni per “pescare” i dati disponibili su Internet, e farli filtrare a un team di moderatori e redattori. Grazie a questo metodo, l’ipotesi che i «casi di polmonite sospetta» fossero qualcosa di più grave, è diventata presto una certezza. «Investimenti urgenti in sistemi di sorveglianza e partnership globale sono necessari per prepararci alle pandemie che continueranno a emergere nei prossimi decenni», scrive l’epidemiologa Caroline Buckee su un’altra prestigiosa rivista scientifica, The Lancet. Secondo lo stesso studio citato su Science, analizzando i dati britannici, il coronavirus potrebbe essere «soppresso» se l’80% dei possessori di uno smartphone (il 56% dell’intera popolazione) usasse una app di tracciamento anti-Covid. Ma anche l’Intelligenza Artificiale ha il suo peso nel dirigere le politiche di contenimento. HealthMap ha previsto correttamente le stime del CDC, con circa due settimane di anticipo, per quanto riguarda la diffusione del coronavirus. «Non si tratta ovviamente di sistemi infallibili - avverte Biggerstaff - lo stesso HealthMap ha sopravvalutato la prevalenza dell’influenza dal 2011 al 2013, a causa del comportamento delle persone sui media, che è stato mal interpretato dall’intelligenza artificiale». La tecnica è soggetta a continuo sviluppo, per affinare i risultati. Molti pensano che l’AI si rivelerà fondamentale per prevedere la prossima pandemia. Rozita Dara dell’Università di Guelph indica in «circa sei mesi» il tempo necessario per questo processo di perfezionamento. I Big Data possono essere molto utili anche per ispirare le decisioni dei governi. Un team del Toronto General Hospital ha analizzato i voli commerciali in partenza da Wuhan. I voli sono stati interrotti alla fine di gennaio, ma prima di questo blocco si calcola che almeno cinque milioni di persone abbiano preso un aereo per recarsi soprattutto in Thailandia, Giappone e Hong Kong, ovvero proprio le zone dove è stata subito notata l’insorgenza dell’epidemia. La tecnologia è risultata utile per localizzare i contagi, e mettere in allerta le autorità locali: il tracciamento tempestivo dei contatti può fare la differenza, nell’ambito delle misure di contenimento. Le varie app utilizzate, o in via di definizione, nelle aree interessate dalla pandemia, devono però essere ritenute “necessarie” dagli stessi utenti, per funzionare a dovere. I casi della Corea del Sud e di Taiwan - scrive ancora Science - provano che la trasparenza nell’uso dei dati può contribuire alla fiducia della popolazione nei confronti di queste iniziative, e anche all’efficacia delle stesse misure contro il coronavirus.