Letture per il finesettimana #19

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 5 febbraio 2021]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo dello Stato francese condannato per non aver agito contro il cambiamento climatico, delle discriminazioni ai danni dei ricercatori disabili, delle distorsioni nei sistemi di machine learning che analizzano le immagini, dei vent’anni dal primo sequenziamento del genoma umano, dei fattori che determinano l’aspettativa di vita negli Stati Uniti e diamo gli ultimi aggiornamenti su COVID-19. Buona lettura (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Lo Stato francese condannato per non aver preso provvedimenti incisivi contro il cambiamento climatico
Mercoledì il tribunale amministrativo di Parigi ha emesso la sentenza nella causa intentata da un gruppo di organizzazioni non governative ambientaliste verso lo Stato francese. Secondo l’avvocato di una delle ONG la sentenza è rivoluzionaria. Afferma infatti che l’inazione è un atto illegale perché causa un danno ecologico. La Francia sembra in effetti non essere sulla strada giusta per rispettare l’obiettivo dichiarato di voler raggiungere il livello zero di emissioni nette di gas a effetto serra entro il 2050. Tra il 2018 e il 2019, la diminuzione nelle emissioni è stata dello 0,9%, mentre il ritmo a partire dal 2025 dovrebbe essere tra l’1,5% e il 3,2% [Le Monde]

2 I ricercatori disabili sono discriminati
Uno studio pubblicato su PLOS One ha messo in luce che nel 2018 tra i progetti candidati a ricevere un finanziamento da parte degli NIH statunitensi, solo l’1,2% dei coordinatori era disabile, una percentuale addirittura più bassa di quella registrata nel 2008 (l’1,8%). È importante osservare che gli scienziati che valutano i progetti non conoscono le condizioni di disabilità dei coordinatori. Si realizza così la cosiddetta discriminazione indiretta: trattando tutti in modo uguale non vengono offerte a tutti le stesse possibilità. In Australia qualcosa sta cambiando, dopo che Justin Yerbury, biologo esperto di motor neuron disease, patologia di cui è anche affetto, ha fatto ricorso presso l’agenzia nazionale che finanzia la ricerca medica (NHMRC) perché la sua disabilità venisse considerata nel valutare il numero di progetti per cui era riuscito a ottenere un finanziamento. Questo elemento aveva determinato l’esclusione della sua proposta di progetto. La direttrice dell’NHMRC ha deciso che d’ora in poi i revisori avranno accesso alle informazioni riguardanti le disabilità dei proponenti [Nature Index]

3 Un sistema di machine learning che completa automaticamente le immagini ha completato con un bikini una foto del volto di Alexandria Ocasio-Cortez
Recentemente si è discusso del fatto che gli algoritmi di generazione del linguaggio, come il celebre GPT-3 sviluppato dalla società OpenAI di San Francisco, che vengono allenati sui testi presenti in rete, incorporano le idee razziste e sessiste che sono presenti sul web. Un gruppo di ricercatori statunitensi ha mostrato che lo stesso vale per i sistemi di completamento delle immagini. Quando uno di questi algoritmi riceve in input la foto di un uomo ritagliata dal collo in giù nel 43% dei casi la completerà con un abito con giacca e cravatta. Lo stesso algoritmo, ricevendo in pasto la foto ritagliata di una donna, il 53% delle volte la completerà con un top o un bikini scollato. È quello che è successo con il volto della deputata democratica Alexandria Ocasio-Cortez. Questo bias può avere conseguenze per tutte le applicazioni di visione artificiale, inclusi gli algoritmi per la selezione del personale basati sui video, quelli usati per il riconoscimento facciale e la sorveglianza. [MIT Technology Review]

4 Venti anni fa veniva sequenziato per la prima volta il genoma umano
La rivista Science celebra questo anniversario chiedendo a un gruppo di esperti di fare il punto sull’eredità di quel risultato. Oggi milioni di persone hanno accesso alle proprie informazioni genetiche personali tramite i servizi diretti al consumatore. Queste informazioni si sono sommate alla grande quantità di dati personali generati giornalmente dall’interazione con i dispositivi tecnologici diventando un prodotto commerciale. Come siamo arrivati fin qui e in che direzione dovremmo (o non dovremmo) andare in futuro? [Science]

5 Le politiche conservatrici potrebbero essere alla base della minore aspettativa di vita negli Stati Uniti
Nel 2013 un rapporto delle National Academies of Sciences Engineering and Medicine denunciava che la popolazione degli Stati Uniti aveva la minore aspettativa di vita tra tutti i paesi ricchi. Non solo: aveva il più alto tasso di omicidi, morti correlate all’uso di droghe, malattie cardiovascolari e diabete, i suoi giovani erano quelli più a rischio di morire in un incidente stradale. Sei anni più tardi, nel 2019, la situazione è addirittura peggiorata: gli Stati Uniti sono al 36esimo posto nella classifica stilata dall’OCSE, dopo Costa Rica e Slovenia. Fattori come l’obesità, la difficoltà di accesso alle cure mediche, le disuguaglianze di salute tra bianchi e neri, concorrono tutti a generare il quadro fotografato da questi rapporti. ma finora non era chiaro quale fosse la causa o la combinazione di cause predominante. Un gruppo di sociologi guidati da Jennifer Karas Montez, della Syracuse University, ha analizzato i dati separatamente per ciascun stato e ha osservato la seguente associazione statistica: stati con politiche liberali hanno maggiore aspettativa di vita, mentre quelli con politiche più conservatrici hanno minore aspettativa di vita [Undark]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  A Corzano, un comune della provincia di Brescia di 1400 abitanti, ci sono stati 140 contagi nell’ultima settimana. Molti provengono dalla scuola materna ed elementare. Finora tutti i campioni sequenziati corrispondono alla variante B.1.1.7 [Corriere della Sera]
×  L’agenzia europea del farmaco ha approvato il vaccino AstraZeneca senza limiti di età [British Medical Journal]
×  In diversi Paesi il vaccino è stata consigliato solo per le persone con meno di 65 anni [BBC]
×  La Svizzera invece non lo ha approvato, chiedendo un supplemento di analisi [RSI]
×  In un preprint pubblicato sull’archivio SSRN, un gruppo di ricercatori di Oxford mostra che il vaccino AstraZeneca potrebbe rallentare anche la capacità di trasmissione dell’infezione e non solo l’insorgenza di infezioni sintomatiche. Inoltre indicherebbe che un maggiore tempo di attesa tra prima dose e richiamo ne aumenterebbe l’efficacia [The Guardian]
×  Test in vitro mostrerebbero una riduzione dell’efficacia del vaccino Pfizer/BioNTech contro la variante B117 che ha acquisito anche la mutazione E484K, tipica della variante B.1.51 [University of Cambridge]
×  Le persone che hanno già avuto l’infezione potrebbero necessitare solo della prima dose di vaccino a mRNA [British Medical Journal]
×  Nel Regno Unito è stato avviato uno studio clinico che studierà l’efficacia di un protocollo che prevede la somministrazione combinata dei vaccini Pfizer/BioNTech e AstraZeneca [Reuters]
×  Pubblicati su The Lancet i risultati di efficacia del vaccino Sputnik V prodotto dalla società russa Gamaleya [The Lancet]
×  L’Aifa ha dato il via libera agli anticorpi monoclonali in Italia [La Repubblica]
×  Il punto sulla ricerca di farmaci per la cura della COVID-19 e sui motivi che la hanno rallentata finora [The New York Times]
×  Si consolidano le prove scientifiche che mostrano che le donne incinte trasmettono gli anticorpi contro COVID-19 al feto attraverso la placenta [The New York Times]

Italiani premiati per un algoritmo di cooperazione sociale

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 18 dicembre 2020]

Si è conclusa sabato scorso l’edizione 2020 della Neural Information Processing Systems Conference (NeurIPS), una delle più importanti conferenze nel campo dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Ogni anno alcuni fra gli articoli accettati per la presentazione alla conferenza ricevono dei riconoscimenti particolari e quest’anno tra i tre premiati c’è anche uno studio italiano. «Erano almeno quindici anni che un team italiano non otteneva questo riconoscimento, siamo molto soddisfatti», commenta Nicola Gatti, professore associato presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, e uno dei quattro autori dell’articolo. Non si tratta di un riconoscimento di poca importanza. Insieme al lavoro del Politecnico è stato premiato anche il generatore di linguaggio GPT-3 sviluppato dalla società di San Francisco OpenAI, di cui avevamo parlato qui, che spicca per essere uno degli algoritmi di machine learning con il più alto costo di calibrazione di sempre, circa 4,5 milioni di dollari.

Nicola Gatti e i suoi collaboratori, Andrea Celli (ora ricercatore postdoc nel Core Data Science team di Facebook), Alberto Marchesi (ricercatore postdoc al Politecnico di Milano) e Gabriele Farina (dottorando alla Carnegie Mellon University), hanno fatto un passo importante verso la soluzione di un problema introdotto nel 1974 dal premio Nobel per l’economia Robert Aumann nell’ambito della teoria dei giochi. Si tratta del lavoro in cui Aumann ha formulato il concetto di “equilibri correlati”, una forma generalizzata del concetto di equilibrio proposto da Nash nel 19501. Gli equilibri correlati si ottengono supponendo che esista un “mediatore” che consiglia i partecipanti individualmente e privatamente sulle strategie da adottare. Un equilibrio correlato si raggiunge quando nessun giocatore ha un incentivo a deviare rispetto al comportamento suggerito dal mediatore, sotto l’ipotesi che tutti gli altri seguano i suggerimenti del mediatore. Aumann ha mostrato che in alcuni casi gli equilibri correlati possono portare a un’analisi più raffinata dell’interazione sociale. In un certo senso la figura del mediatore garantisce, sotto opportune ipotesi, che i giocatori producano un esito socialmente virtuoso pur perseguendo i loro obiettivi personali. «Gli equilibri correlati hanno anche un’altra proprietà interessante: sono molto più semplici da calcolare rispetto a quelli di Nash», spiega Nicolò Cesa-Bianchi, professore ordinario di computer science all’Università Statale di Milano che non è coinvolto nello studio. Cesa-Bianchi è autore di uno dei libri di riferimento sugli algoritmi di apprendimento per la previsione delle sequenze, rilevanti nel campo della teoria dei giochi, degli investimenti finanziari o della compressione dei dati.

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Letture per il finesettimana #14

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 18 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di come la pandemia ha cambiato la ricerca scientifica, dei lavoratori invisibili nel settore del machine learning, delle tecnologie biometriche finanziate dalla Commissione europea per la sicurezza e la sorveglianza, dei primi cinque anni dalla firma dell’accordo di Parigi e diamo gli ultimi aggiornamenti su COVID-19.
Buona lettura e vi diamo appuntamento all’8 gennaio (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Come la COVID-19 ha cambiato la scienza e quali debolezze ne ha messo in luce
Il salto del un nuovo coronavirus SARS-CoV-2 nella specie umana e il conseguente diffondersi di una epidemia globale ha avuto un impatto enorme sulla ricerca scientifica e sui suoi protagonisti, scrive il giornalista scientifico Ed Yong per The Atlantic. Alcuni hanno, in brevissimo tempo, riconvertito i loro laboratori per occuparsi del nuovo virus, interrompendo le ricerche su cui stavano lavorando. Altri, che di virus fino a quel momento non si erano mai occupati, hanno cominciato ad analizzare i dati e formulare modelli di previsione della dinamica del contagio che potessero informare le decisioni politiche. Nel giro di nove mesi sono stati sviluppati 54 vaccini, 3 dei quali hanno già concluso i loro studi di fase 3, sfruttando, a volte per la prima volta, delle tecnologie a cui si lavorava da decenni. L’intero mondo della ricerca ha investito tutte le sue energie su un unico problema, ricevendo anche flusso di finanziamenti, pubblici e privati, mai visto prima. Questo incredibile sforzo ha generato un altrettanto incredibile patrimonio di conoscenza, che sarà utile anche dopo la fine di questa pandemia, sia per affrontare le prossime che verranno che per curare altre malattie, infettive e non. Ma ha anche messo in luce i limiti dell’impresa scientifica, per come è stata condotta finora. Prima di tutto ha penalizzato le minoranze, soprattutto le donne e gli scienziati neri, che già di solito hanno meno opportunità e che sono stati marginalizzati ancora di più in questo periodo. In secondo luogo ha mostrato come l’eccessiva ambizione e desiderio di notorietà può spingere a fare errori, a formulare i problemi in modo superficiale, soprattutto quando si esce dal proprio campo di competenze. È accaduto, ad esempio, che i trial clinici per alcuni trattamenti contro COVID-19 siano stati pianificati male e si siano quindi rivelati inutili. C’è da sperare che su questi aspetti la scienza eserciti la sua più importante caratteristica, ovvero la propensione all’autocorrezione [The Atlantic]

2 I lavoratori invisibili dietro l’intelligenza artificiale
Durante la conferenza NeurIPS, una delle più prestigiose nel campo dell’intelligenza artificiale, Saiph Savage ha parlato dei lavoratori che, reclutati su piattaforme come Amazon Mechanical Turk, alimentano vari algoritmi di machine learning. Alcuni etichettano immagini per i sistemi di apprendimento supervisionato, altri trascrivono gli audio su cui gli assistenti vocali si allenano, altri leggono ad alta voce dei testi per rendere riconoscibili certi accenti e certe inflessioni. Seguendo centinaia di lavoratori su Amazon Mechanical Turk per diversi anni, Savage ha trovato che il loro salario orario medio è di 2 dollari all’ora e che per molti di loro questa è la principale fonte di reddito. Inoltre le capacità sviluppate in questi lavori spesso non sono riconosciute dai datori di lavoro [MIT Technology Review]

3 Intervenire sulle disuguaglianza di genere nella scienza permetterà un maggior successo delle campagne di vaccinazione
I movimenti di opposizione alla vaccinazione contro il vaiolo che si diffusero alla fine del 1800 in Inghilterra vennero disinnescati cancellando le leggi che ne imponevo l’obbligo. Ma la sfiducia nella scienza e nella medicina continuò in diverse forme e spesso si sovrappose con i movimenti femministi. La causa va ricercata nel monopolio maschile in campo scientifico e medico e nella sostanziale esclusione delle donne dalla loro pratica. La storia rischia di ripetersi ora. Durante la pandemia gli scienziati hanno avuto grande visibilità, sia nei media che nei diversi organismi di consulenza ai governi. Anche questa volta sono stati molto più rappresentati gli uomini delle donne. Ma quando sarà il momento di organizzare le campagne vaccinali di massa sarà fondamentale includere anche il punto di vista delle donne per interpretare una pluralità di punti di vista e di realtà demografiche. Se questo non accadrà, l’esitazione e la resistenza alle vaccinazioni potrebbe metterne a rischio il successo [LSE Impact Blog]

4 L’accordo di Parigi, cinque anni dopo
Sabato scorso si è svolto il Climate Ambition Summit 2020, in occasione del quinto anniversario dell’accordo di Parigi. Organizzato da ONU, Francia e Regno Unito, l’incontro doveva rivitalizzare lo “spirito di Parigi” e c’erano molte aspettative sui nuovi obiettivi di riduzione delle emissioni su cui diversi capi di Stato si sarebbero impegnati, soprattutto da qui al 2030. Queste aspettative sono state largamente disattese. Il presidente cinese Xi Jinping ha ribadito le sue intenzioni di raggiungere zero emissioni nette entro il 2060 ma poco ha detto sui prossimi dieci anni. Il primo ministro indiano Narendra Modi ha rinnovato il suo impegno a ridurre le emissioni di CO2 entro il 2047, anniversario dell’indipendenza indiana, ma non ha parlato della produzione di carbone. Oggetto di critica sono stati anche i piani di recupero dalla crisi economica in corso a causa della pandemia, che finora stanno destinando troppi fondi a settori e attività con alto livello di emissioni [The Guardian]

5 L’Europa ha finanziato progetti di sviluppo di tecnologie biometriche per sicurezza e la sorveglianza e si prepara a farlo ancora
Il progetto iBorderCtrl ha sviluppato un sistema che esamina le micro-espressioni facciali per capire se una persona sta mentendo. È stato testato in alcuni punti lungo i confini tra gli stati europei e tra i suoi finanziatori c’è anche la Commissione Europea, tramite il suo programma quadro Horizon 2020, che gli ha assegnato 4,5 milioni di euro. In totale sono 1,7 i miliardi che Horizon 2020 ha destinato a progetti di questo tipo e Horizon Europe, il suo successore che partirà nel 2021, avrà un budget di 1,3 miliardi nel settore della sicurezza e del controllo dei confini. Il parlamentare europeo Patrick Breyer, del partito pirata tedesco, ha fatto causa alla Commissione per il finanziamento di iBorderCtrl e la prima udienza del processo è fissata per gennaio [The Guardian]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  Il vaccino prodotto da Moderna potrebbe essere il prossimo a ricevere l’approvazione per l’uso in condizioni di emergenza da parte dell’agenzia del farmaco USA, in base al parere riportato martedì [Financial Times]
×  Sabato l’agenzia del farmaco USA ha approvato il vaccino di Pfizer/BioNTech. La somministrazione è cominciata lunedì, partendo con gli operatori sanitari e gli ospiti e il personale delle residenze sanitarie assistenziali [STAT News]
× Per testare sicurezza ed efficacia dei vaccini, le compagnie cinesi sono dovute andare all’estero dove l’epidemia imperversa ancora e stanno intessendo una rete di relazioni diplomatiche ed economiche [Science]
× Perché i bambini si ammalano molto meno gravemente di COVID-19 o non si ammalano affatto? Un punto sui risultati delle ricerche condotte finora su questo argomento [Nature]
× Il premio Nobel per l’economia Richard H. Thaler propone di organizzare un’asta di beneficienza venendo a personaggi ricchi e famosi una piccola parte dei primi 20 milioni di dosi di vaccino che arriveranno nei prossimi mesi negli Stati Uniti [The New York Times]
× La mancata registrazione di alcune migliaia di casi nel Regno Unito a causa di un banale errore tecnico è stata l’occasione per stimare l’efficacia dei sistemi di tracciamento [Le Monde]

Letture per il finesettimana #13

[pubblicato originariamente su Scienza in rete l’11 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di reti neurali che hanno bisogno di dormire per non allucinare, di open access in biologia, della capsula giapponese rientrata sulla Terra portando dei frammenti dell’asteroide Ryugu, dei nuovi ERC Consolidator Grant e degli aggiornamenti sui vaccini contro COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Anche le reti neurali hanno bisogno di dormire
Un gruppo di ricercatori del Los Alamos National Laboratory hanno osservato che esponendo la loro rete neurale artificiale a un segnale con caratteristiche simili alle onde lunghe che attraversano il nostro cervello durante il sonno profondo l’instabilità del loro sistema è scomparsa. Le reti neurali artificiali studiate da questi scienziati cercano di riprodurre il più fedelmente possibile il funzionamento dei neuroni biologici durante diversi tipi di processi di apprendimento. Nell’esperimento in questione la rete si allenava, in maniera non supervisionata, sul riconoscimento delle immagini. Dopo un certo tempo di attività la rete cominciava a sviluppare una sorta di allucinazioni, che sono scomparse non appena è stato imposto uno stato che riproduce quello del sonno profondo [Scientific American]

2 Il modello open access prende piede in campo biologico
La rivista open access eLife, lanciata nel 2012, richiederà di archiviare come preprint gli articoli che gli vengono sottoposti per la pubblicazione. Non solo: renderà pubblici i commenti dei revisori, anche nel caso in cui gli articoli non vengano accettati. Dietro questa decisione c’è Michael Eisen, editore-in-chief della rivista dal 2019. Secondo Eisen il modello dell’editoria scientifica è ancora basato sulla carta stampata e non si adatta più alle dinamiche introdotte da internet. La novità che propone per eLife, nella sua opinione, non fa che prendere atto di un cambiamento che è già avvenuto. Infatti, durante l’estate si sono resi conto che il 68% degli articoli che stavano revisionando per eLife era già stato pubblicato nei vari archivi aperti. Per ora Eisen afferma che questo non cambierà il modello di business della rivista, che può contare su importanti fonti di finanziamento come l’Howard Hughes Medical Institute, e che richiede 2500 dollari agli autori per ogni articolo pubblicato [Science]

3 La missione del Giappone sull’asteroide Ryugu termina con una caccia nell’entroterra australiano
Una capsula della navicella spaziale giapponese Hayabusa2 è rientrata nell’atmosfera terrestre sabato, dopo un viaggio durato sei anni per esplorare e raccogliere campioni da un asteroide chiamato Ryugu. L’atterraggio è avvenuto 450 chilometri a nord della città di Adelaide in Australia, in una zona desertica. Ma i ricercatori hanno dovuto faticare per individuare il punto esatto in cui l’oggetto, largo 40 cm, è atterrato all’interno di una zona migliaia di metri quadrati. Lunedì un aereo ha lasciato l’Australia per trasportare in Giappone i campioni raccolti dalla capsula, dove verranno studiati a fondo e in un secondo momento condivisi con altri ricercatori di tutto il mondo. Studiare l’acqua intrappolata nei minerali di Ryugu potrebbe aiutare a capire se l’acqua negli oceani della Terra proviene dagli asteroidi e se questi abbiano avuto un ruolo nel trasporto di materia organica sul nostro pianeta [The New York Times]

4 Più artefatti che organismi viventi
Il peso degli oggetti fabbricati dagli esseri umani eccederà entro la fine dell’anno quello degli organismi viventi. È questa la conclusione a cui sono giunti i ricercatori del Weizmann Institute of Sciences a Rehovot, in Israele, che dà una misura dell’impatto che la nostra specie ha avuto sul pianeta che abitiamo. Gli scienziati hanno misurato la massa di tutti gli oggetti costruiti dall’umanità a partire dal 1900, come bottiglie di plastica, mattoni e cemento utilizzati per la costruzione degli edifici e delle strade, e hanno osservato che questa quantità è raddoppiata ogni 20 anni circa. Contemporaneamente la biomassa è diminuita a causa della deforestazione e della conseguente scomparsa di molte specie animali. L’azione congiunta di queste due dinamiche porterà per la prima volta al sorpasso degli artefatti sugli organismi viventi alla fine del 2020, secondo le stime del gruppo israeliano. I numeri nella loro conclusione sono chiaramente soggetti a un certo livello di incertezza, ma la sostanza non cambia: siamo entrati in una nuova era, quella dell’Antropocene, in cui la presenza degli umani sulla Terra sarà visibile per milioni di anni nel futuro [BBC News]

5 ERC Consolidator Grant: i ricercatori italiani continuano a fuggire all’estero
Sono stati pubblicati i progetti vincitori di un ERC Consolidator Grant, uno dei prestigiosi strumenti di finanziamento assegnato dallo European Research Council ai ricercatori con almeno sette anni di esperienza di ricerca dopo il dottorato. Dei 327 vincitori, ben 47 sono italiani, posizionando il nostro paese al primo posto nelle statistiche sulle 39 nazionalità partecipanti. Di questi 47 progetti però, solo 17 saranno svolti in Italia, mentre gli altri 30 verranno portati avanti in istituzioni straniere. Al primo posto nella classifica delle nazionalità dei centri ospitanti ci sono, a pari merito, Germania e Regno Unito, con ben 50 progetti, segue la Francia con 34 e i Paesi Bassi con 29. Continua dunque la tendenza che si è verificata negli ultimi anni: la ricerca italiana di eccellenza, per essere finanziata, deve spostarsi all’estero [Wired.it]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Il comitato di esperti esterno dell’FDA ha formalmente raccomandato che l’agenzia del farmaco USA approvi il vaccino anti-COVID-19 di Pfizer/BioNTech. È probabile che questo avverrà nei prossimi giorni [The New York Times]
× Pubblicati sul New England Journal of Medicine i dati di sicurezza ed efficacia del vaccino Pfizer/BioNTech [NEJM]
× Martedì è cominciata la campagna di vaccinazione in UK. La prima persona a ricevere il vaccino contro COVID-19 è stata una donna di 91 anni [The Guardian]
× Il tracciamento all’indietro potrebbe essere una strada promettente? [BBC]

DeepMind calcola la struttura delle proteine con accuratezza sorprendente

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 4 dicembre 2020]

‘Questo cambierà tutto’‘L’intelligenza artificiale trionfa nel calcolo della struttura delle proteine’‘DeepMind ha risolto una sfida della biologia lunga 50 anni’‘La soluzione di un mistero della biologia’‘Uno dei più grandi misteri della biologia sostanzialmente risolto da un’intelligenza artificiale’. Con questi titoli i maggiori quotidiani del mondo hanno riportato la notizia che un sistema di intelligenza artificiale, sviluppato dalla società londinese DeepMind, è stata in grado di determinare la struttura tridimensionale di un centinaio di proteine con un’accuratezza mai raggiunta prima e paragonabile a quella delle tecniche sperimentali che finora hanno svelato la maggior parte delle strutture proteiche che conosciamo.

La notizia è arrivata dagli organizzatori della competizione CASP (Critical Assessment of techniques for protein Structure Prediction), che si tiene ogni due anni e che quest’anno è giunta alla sua quattordicesima edizione. Dal 1994 CASP organizza una sfida tra decine di gruppi di ricerca nel campo della biologia computazionale chiedendogli di prevedere la struttura tridimensionale di un campione di proteine e complessi proteici a partire dalla sequenza di amminoacidi che li costituiscono. Quest’anno AlphaFold2, questo il nome dell’intelligenza artificiale sviluppata da DeepMind, ha vinto di misura su tutti gli altri partecipanti.

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Letture per il finesettimana #11

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 27 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo dell’aumento dei finanziamenti pubblici alla ricerca in Spagna, delle cinque regole d’oro per comunicare le prove scientifiche, di un sistema di deep learning che sintetizza in una frase il contenuto di interi articoli scientifici, del documentario sui bias degli algoritmi appena uscito negli Stati Uniti, della qualità dell’aria in Europa e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Il governo spagnolo propone un sorprendente aumento di fondi pubblici per la ricerca
Il Governo spagnolo presieduto dal socialista Pedro Sanchez ha proposto un consistente aumento di bilancio destinato al ministero della scienza per il 2021. Si parla del 60% in più rispetto al 2020, per un totale di 3,2 miliardi di euro. Se approvato dal Parlamento, si tratterebbe del finanziamento più alto mai ricevuto dalla ricerca pubblica in Spagna. 1,1 miliardi di questa somma provengono dal fondo NextGenerationEU, stanziato dalla Commissione Europea per far fronte alla crisi economica causata dalla pandemia. I ricercatori spagnoli hanno accolto con entusiasmo la notizia, ma sottolineano l’importanza che questo livello di fondi venga garantito per un periodo di tempo sufficiente per poter sostenere delle azioni di lungo periodo e ridare fiato alla scienza spagnola che più di altri settori ha sofferto i tagli dovuti all’austerity degli ultimi dieci anni [Nature]

2 Le cinque regole per comunicare le prove scientifiche
Il Winton Centre for Risk and Evidence Communication dell’Università di Oxford ha individuato cinque principi da tenere a mente nella comunicazione della conoscenza scientifica su temi di interesse pubblico. Una comunicazione di successo, sottolineano i ricercatori, non è quella che spinge il pubblico verso una particolare decisione, ma piuttosto quella che chiarisce cosa è noto su un argomento e come questo debba influenzare il processo decisionale. I cinque principi sono: informare, non persuadere; includere tutte le prove disponibili, non solo quelle a favore delle nostre convinzioni; evidenziare ciò che non si sa e il grado di incertezza su quello che si sa; commentare la qualità delle prove disponibili; dare spazio ai dubbi più comuni sul tema per provare a prevenire la disinformazione [Nature]

3 Un’intelligenza artificiale sintetizza in una frase il contenuto di articoli scientifici
È stata sviluppata dall’Allen Institute for Artificial Intelligence che la ha testata per ora sugli articoli dell’area di computer science. Il risultato è mostrato dal sistema di ricerca di pubblicazioni scientifiche messo a punto dallo stesso istituto e chiamato Semantic Scholar. Digitando, per esempio, l’espressione ‘natural language processing’ in questo motore di ricerca, vedremo apparire sotto il titolo degli articoli elencati tra i risultati una frase preceduta dall’acronimo TLDR, too long, didn’t read. Questo strumento potrebbe aiutare i ricercatori a orientarsi in un’area incredibilmente produttiva in questo momento storico. Mentre finora si erano sperimentati dei sistemi cosiddetti ‘estrattivi’, capaci cioè di individuare le frasi più salienti all’interno dell’articolo, i progressi nei sistemi di analisi ed elaborazione del linguaggio naturale hanno permesso di passare a un approccio cosiddetto ‘astrattivo’, capace di formulare nuove frasi a partire da un’analisi del contenuto dell’intero articolo [MIT Technology Review]

4 È appena uscito negli Stati Uniti il documentario ‘Coded Bias’che racconta come gli algoritmi di machine learning possono essere razzisti
Il documentario racconta la storia di Joy Buolamwini, ricercatrice nera dello MIT Media Lab, che si rende conto che i software per il riconoscimento facciale sono in grado di rilevare il suo volto solo se indossa una maschera bianca. Questo accade perché la gran parte di essi viene allenata su archivi di immagini che sono per la maggioranza volti di uomini bianchi. Nel seguire il viaggio di Buolamwini dalle prime ricerche fino all’audizione davanti al Congresso sulle tecnologie per il riconoscimento facciale, Shalini Kantayya, la regista, lega insieme una serie di storie locali e internazionali che mostrano come i sistemi di machine learning utilizzati nei campi più diversi, dalla selezione del personale alla giustizia e la prevenzione del crimine, siano capaci di perpetuare, amplificandole, le ingiustizie già presenti nella nostra società [The New York Times]

5 In Europa tre cittadini su quattro sono esposti a livelli di inquinamento dell’aria sopra i limiti di sicurezza
Il rapporto annuale dell’agenzia europea per l’ambiente sulla qualità dell’aria, pubblicato lunedì, mostra che nell’ultimo decennio le cose sono nettamente migliorate: tra il 2009 e il 2018 il numero di morti annuali collegate all’esposizione al particolato fine, il più pericoloso per la salute, è diminuito di 60 000 unità nel totale dei 28 stati membri dell’Unione, passando da 477 000 del 2009 a 417 000 del 2018. Questa buona notizia non deve però distrarre dall’altro dato denunciato dal rapporto: la concentrazione del particolato fine nell’aria respirata dal 77% dei cittadini europei è superiore ai limiti di sicurezza fissati dall’Organizzazione Mondiale della Sanità [Le Monde]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Lunedì sono stati pubblicati i primi risultati di efficacia per il vaccino sviluppato da AstraZeneca insieme all’Università di Oxford. Apparentemente l’efficacia maggiore, circa il 90%, è stata registrata tra i soggetti che hanno ricevuto mezza dose alla prima iniezione e un’intera dose solo al richiamo. Ma il gruppo su cui è stata calcolata è troppo piccolo e non include persone sopra i 55 anni. Gli scienziati e gli investitori sono perplessi e la compagnia probabilmente ripeterà lo studio, senza però ritardare la richiesta di autorizzazione alle agenzie del farmaco [The Guardian]
× Come funziona la sperimentazione di un vaccino? Come si verifica la sua sicurezza? Un’intervista ad alcuni partecipanti e una riflessione sui meccanismi di compensazione per i danni da vaccino e su come questi influiscono sul loro prezzo [Five Thirty Eight]
× L’Organizzazione Mondiale della Sanità sconsiglia l’uso di remdesivir per COVID-19 [The British Medical Journal]
× Tre nuovi studi rinforzano l’ipotesi che la mutazione nota con il nome di 614G, rilevata per la prima volta all’inizio di gennaio nella Cina orientale, potrebbe aver reso il virus più capace di infettare gli esseri umani e la pandemia più difficile da contrastare [The New York Times]

Automatizzare la scuola

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 20 novembre 2020]

La pandemia ha portato, a marzo, alla chiusura anticipata delle scuole in molti stati europei e non solo. Oltre 500 000 studenti italiani hanno sostenuto la maturità e il loro voto è stato calcolato per il 60% sulla base del percorso degli ultimi tre anni e per il 40% sulla base della sola prova orale (le prove scritte non si sono tenute). In tempi normali l’esame, con due prove scritte e una orale, serve ad assegnare 60 dei 100 punti in palio, mentre i voti ottenuti durante gli ultimi tre anni possono generare massimo 40 punti. Il risultato è stato un generale aumento dei voti. Se nel 2019 i diplomati con voto superiore a 80 erano il 32,8%, quest’anno sono stati il 49,6% del totale. Hanno preso 100, il voto massimo, il 9,9% dei maturandi contro il 5,6% del 2019.

In Gran Bretagna le cose sono andate diversamente. Gli esami finali degli studenti all’uscita dalle scuole superiori, chiamati A-level, non si sono tenuti e la loro valutazione è stata affidata a un algoritmo sulla base dei voti intermedi e della perfomance storica di ciascuna scuola. Il 40% degli studenti ha ricevuto voti più bassi rispetto a quelli proposti dai loro insegnanti e nel pomeriggio del 16 agosto le strade di Londra si sono riempite di ragazzi che agitavano cartelli con su scritto ‘fuck the algorithm’. C’è da sottolineare che il peso degli A-level nel sistema dell’istruzione britannico è molto più grande della nostra maturità. Sulla base di quei voti si decide infatti l’accesso all’università e, come conseguenza, al mondo del lavoro. L’algoritmo però non ha penalizzato ugualmente tutti gli studenti, come vedremo. Quelli appartenenti a contesti socioeconomici più svantaggiati hanno pagato il prezzo più salato.

Anche le università hanno trasferito lezioni ed esami online. E se la didattica a distanza ha funzionato meglio rispetto ai gradi inferiori di istruzione, i problemi si sono presentati nelle procedure di valutazione. Un grande numero di università, anche in Italia, ha cominciato a utilizzare sistemi di sorveglianza automatica durante gli esami. Le proteste degli studenti sono state numerose e hanno riguardato diversi temi, dall’eccessiva pressione psicologica a cui sono stati sottoposti, alla discriminazione verso studenti neri su cui i software di riconoscimento facciale funzionano ancora molto male, fino ai dubbi sul rispetto delle leggi sulla privacy. Diverse università hanno deciso di sospenderne l’utilizzo e di ricorrere a personale aggiuntivo per monitorare il comportamento degli studenti da remoto.

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Letture per il finesettimana #10

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 20 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di SpaceX che ha trasportato per la prima volta degli astronauti a bordo della Stazione Spaziale Internazionale, dei dubbi sulla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere, della crisi di riproducibilità dell’intelligenza artificiale, di come possiamo migliorare le previsioni dell’epidemia prendendo a esempio le previsioni meteo, degli ultimi aggiornamenti sui modelli climatici e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 La navicella Dragon della compagnia privata SpaceX ha raggiunto la Stazione Spaziale Internazionale
Per la prima volta una compagnia privata ha trasportato quattro astronauti sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS), dove rimarranno per i prossimi sei mesi. La sonda è partita domenica dal Kennedy Space Center in Florida e ha raggiunto la ISS dopo 27 ore di volo. Questa operazione si ripeterà in futuro, con SpaceX e successivamente Boeing, che funzioneranno come taxi spaziali per gli astronauti della NASA [The Guardian]

2 Tra gli astronomi infuria il dibattito: è stata davvero rilevata fosfina nell’atmosfera di Venere?
A settembre un gruppo di ricercatori dell’università di Cardiff aveva pubblicato uno studio che documentava l’osservazione di misure spettrali riconducibili alla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere. Se questa conclusione fosse vera si tratterebbe della prova più robusta sull’esistenza di forme di vita fuori dal nostro pianeta. Ma negli ultimi due mesi numerosi gruppi hanno sollevato dei dubbi sulla validità dell’osservazione. L’International Astronomical Union ha poi emesso un comunicato in cui richiamava il gruppo di Cardiff riguardo al suo stile di comunicazione con i media, ricordandogli che è un dovere etico comunicare verso il grande pubblico mantenendo il massimo rigore scientifico [Physics World]

3 L’intelligenza artificiale attraversa una profonda cristi di riproducibilità
A metà ottobre Nature ha pubblicato la lettera preoccupata di 31 scienziati in risposta a uno studio apparso sulla stessa rivista all’inizio dell’anno e riguardante un nuovo sistema di deep learning sviluppato da Google per rilevare forme iniziali di tumore al seno dalle immagini mammografiche (ne avevamo parlato qualche settimana fa). La loro accusa è che più che un articolo per documentare una scoperta scientifica sembrava essere una campagna pubblicitaria dell’ultimo sistema messo a punto dall’azienda. I dettagli riguardanti il codice e i dati su cui era stato allenato erano talmente scarsi da non permettere una valutazione indipendente. Secondo i firmatari della lettera, il caso di Google è solo l’ultimo esempio di una tendenza generale nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). Per alcuni questo è dovuto al fatto che l’IA è diventata una scienza sperimentale relativamente di recente e la sua comunità non ha ancora acquisito pienamente i metodi di lavoro che in altri campi, come la fisica o la biologia, sono la consuetudine [MIT Technology Review]

4 Simulare l’epidemia: cosa possono imparare gli epidemiologi dai modelli numerici per le previsioni meteorologiche?
La Royal Society ha commissionato a un gruppo di esperti uno studio di revisione di CovidSim, il modello di previsione dell’epidemia messo a punto dal gruppo dell’Imperial College e i cui risultati hanno informato a marzo le azioni del governo britannico. L’analisi, che deve ancora essere sottoposta a peer-review, ha mostrato che il modello avrebbe beneficiato della cosiddetta ‘simulazione di ensemble’, una pratica di routine nei sistemi numerici di previsione meteo (ma anche nello studio della dinamica molecolare). Si tratta di simulare l’andamento dell’epidemia variando i parametri di input all’interno del loro intervallo di confidenza per valutare quanto le previsioni ottenute siano sensibili a questi parametri. Stiamo parlando di quantità come il grado di contagiosità e letalità del virus, il numero di contatti stretti tipici in diverse situazioni della vita quotidiana, o l’efficacia di certe misure restrittive. Insomma grandezze che, soprattutto all’inizio di un’epidemia dovuta a un virus nuovo, sono affette da estrema incertezza. Lo studio ha permesso di capire che i parametri più rilevanti alla previsione del numero dei decessi sono la lunghezza del periodo in cui un soggetto asintomatico è contagioso, l’efficacia delle misure di distanziamento sociale e il tempo che intercorre tra l’infezione e l’isolamento [Nature]

6 I modelli climatici più recenti rivedono al rialzo le loro proiezioni sulla temperatura globale, ma non sono i più accurati
Il Coupled Model Intercomparison Project è un database che raccoglie i maggiori modelli climatici per confrontarne le previsioni. Recentemente sono state depositate le ultime simulazioni, alcune delle quali hanno rivisto al rialzo l’evoluzione della temperatura globale. Tuttavia uno studio, pubblicato da poco sulla rivista Earth System Dynamics, mostra come pesando i risultati dei modelli nel database secondo l’accuratezza delle loro previsioni sul passato, gli scenari con i più alti livelli di riscaldamento sembrano essere molto poco probabili. “È ancora necessaria un’azione decisiva per il clima, ma gli scenari che prevedono il riscaldamento più estremo sembrano essere poco realistici” ha affermato su Twitter Lukas Brunner, climatologo all’ETH di Zurigo primo autore della ricerca [Ars Technica]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Lo studio del sangue di persone guarite dalla COVID-19 suggerisce che l’immunità al coronavirus potrebbe durare anni [The New York Times]
× Uno studio mostra che i bambini producono anticorpi contro il coronavirus più deboli e in numero minore rispetto agli adulti e questo spiegherebbe perché contrastano l’infezione più velocemente e senza ammalarsi seriamente [The New York Times]
× L’incontro con i coronavirus responsabili di alcuni raffreddori potrebbe generare anticorpi in grado di neutralizzare anche il SARS-CoV-2. Questo spiegherebbe perché i bambini si ammalano meno degli adulti [The New York Times]
× Il vaccino prodotto dalla società Moderna ha ridotto il rischio di infezione da COVID-19 del 94,5% [STATA News]
× Pfizer e BioNTech pronti a presentare i dati del vaccino contro COVID-19 alla FDA che mostrano un’efficacia del 95% [STATA News]
× Un studio ha cercato di stabilire quali siano le politiche di contenimento dell’epidemia di COVID-19 più efficaci tra quelle già implementate nel mondo. Non è cosa facile [Ars Technica]
×  Primo test diagnostico molecolare da condurre autonomamente a casa approvato negli Stati Uniti [NPR]
× Il governo delle app di tracciamento soffre una contraddizione: senza che queste vengano adottate da un numero sufficiente di persone non è possibile dimostrarne l’efficacia, ma senza dimostrarne l’efficacia non è possibile giustificarne e promuoverne l’adozione su larga scala. Come risolverla? [Science]

Letture per il finesettimana #8

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 6 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di equazioni differenziali, di archeologia glaciale, di accesso delle minoranze alla ricerca scientifica, degli errori commessi dalla politica nonostante l’incredibile risposta di medici e scienziati di fronte alla pandemia, degli eventi di superdiffusione del SARS-CoV-2 e, infine, del futuro della scienza americana in attesa dell’esito del voto.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Risolvere uno dei problemi matematici più difficili con il deep learning
Le equazioni differenziali alle derivate parziali (PDE) descrivono fenomeni che evolvono nel tempo e nello spazio. Sono capaci di rappresentare la dinamica dei fluidi, le orbite dei pianeti o il movimento delle placche tettoniche. Ma risolverle è uno dei problemi matematici più difficili in assoluto. Un gruppo di ricercatori del California Institute of Technology ha sviluppato un algoritmo di deep learning capace di trovare le soluzioni di intere famiglie di PDE senza essere ri-allenato ed è 1000 volte più veloce dei metodi tradizionali [MIT Technology Review]

2 Lo scioglimento dei ghiacciai rivela reperti archeologici che sarebbero altrimenti rimasti segreti ma allo stesso tempo rischia di farli perdere per sempre
Con lo scioglimento dei ghiacci causato dal riscaldamento globale stanno venendo alla luce artefatti antichi perfettamente conservati, creando una nuova scienza, quella della archeologia glaciale. Ma i ghiacci si sciolgono a un ritmo accelerato e per gli archeologi è iniziata una corsa contro il tempo per salvare questi tesori così fragili [The Guardian]

3 L’accesso alla ricerca scientifica è ancora largamente precluso alle minoranze, come neri e donne, ma non sappiamo quanto perché mancano i dati
Le più grandi case editrici scientifiche hanno dichiarato di aver intrapreso delle politiche di integrazione verso i gruppi minoritari che pubblicano meno sulle loro riviste, ma solo due hanno raccolto dei dati sull’argomento. Si tratta dell’American Association for the Advancement of Science, che pubblica Science, e la Royal Society. In entrambi i casi gli autori si sono identificati come bianchi nel 70-80% dei casi. Le cose non sono molto diverse se si guarda ai dipendenti di queste case editrici o all’identità di genere invece che alla composizione etnica. Per cambiare le cose però, occorre prima di tutto raccogliere più dati a riguardo [The New York Times]

4 Nel libro ‘The COVID-19 catastrophe’ Richard Horton, direttore della rivista The Lancet, racconta il successo della scienza e il fallimento della politica
Già alla fine di gennaio la comunità medica e scientifica cinese documentava, in giornali scientifici in inglese e di alto livello, le caratteristiche cliniche della malattia causata dal nuovo coronavirus, confermava la possibilità di trasmissione da persona a persona e quantificava il carico a cui sarebbero state sottoposte le terapie intensive. Una risposta incredibile e la prova di una rinascita seguita alla terribile gestione dell’epidemia di SARS nel 2002-2003. Nonostante questo, i governi occidentali, soprattutto gli Stati Uniti, non sono stati in grado di essere conseguenti, in parte per sottovalutazione del problema e in parte per strutturale incapacità dei loro sistemi sanitari di affrontare una crisi del genere [LSE Impact Blog]

5 Il ruolo degli eventi di superdiffusione nell’epidemia di SARS-CoV-2
Alla fine di febbraio la società farmaceutica Biogen ha tenuto la sua consueta conferenza annuale a Boston. Uno dei partecipanti era stato infettato dal nuovo coronavirus e probabilmente lo ha trasmesso a 97 persone, tra gli altri partecipanti e i loro conviventi. Uno studio recente ha stimato che la catena di contagio di quell’evento potrebbe aver coinvolto decine di migliaia di persone solamente nella zona di Boston. L’indice Rt, di cui sentiamo tanto parlare, indica quante persone vengono contagiate da una persona infetta in media. Ma l’esperienza insegna che per la COVID-19, così come per molte altre malattie infettive, la maggior parte delle persone non trasmettono il virus a nessuno e una piccola percentuale è responsabile dalla maggioranza delle infezioni. Questo ha due conseguenze in termini pratici: è importante limitare le occasioni che favoriscono fenomeni di superdiffusione (spazi chiusi, affollati e senza distanziamento) e tracciare i contatti all’indietro piuttosto che in avanti (ovvero cercare di capire dove una persona si è infettata piuttosto che capire chi ha infettato) [Science]

6 La scienza americana attende il risultato del voto presidenziale col fiato sospeso
×  I quattro anni passati hanno causato talmente tanti danni alla scienza e alle politiche informate dalla scienza, che ci vorranno decenni per recuperare [Science]
×  La gestione della pandemia è stato il culmine di una serie di politiche che hanno sistematicamente ignorato le prove scientifiche [Nature]
×  Ma alcuni scienziati, hanno avuto commenti positivi sui quattro anni della presidenza Trump, soprattutto dal punto dei vista dei fondi. Nonostante i ripetuti tentativi del presidente di tagliare i finanziamenti pubblici di diverse agenzie di ricerca federali, il Congresso si è opposto [Science]
×  L’ambito in cui Trump ha fatto più danni è sicuramente quello delle politiche ambientali. Mercoledì, il giorno dopo le elezioni, gli Stati Uniti sono ufficialmente usciti dall’accordo di Parigi. Se Biden vincesse, basterebbe una sua firma per rientrare, ma gli impegni che potrebbe portare sul tavolo della conferenza delle parti dipenderebbero anche e soprattutto dal Congresso [Vox]

Diagnosi automatizzate: dalla COVID-19 al tumore al seno

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 23 ottobre 2020]

Due settimane fa un gruppo di ricercatori cinesi ha pubblicato sulla rivista Nature Communications uno studio in cui mostra le performance di un sistema di intelligenza artificiale nel diagnosticare la COVID-19 a partire dalle immagini di tomografia computerizzata dei polmoni, distinguendola da altre tre patologie: le polmoniti causate dall’influenza stagionale, le polmoniti non virali e altri tipi di lesioni diverse dalle polmoniti. Si tratta solo dell’ultimo di una serie di sistemi di intelligenza artificiale messi a punto negli ultimi mesi per diagnosticare la COVID-19, che potrebbero diventare utili se i sistemi sanitari sottoposti a pressione esagerata non fossero più in grado di effettuare tempestivamente i test molecolari (quelli che cercano tracce dell’RNA virale nei campioni prelevati tramite tampone naso-faringeo). Questi sistemi di lettura automatizzata potrebbero poi essere modificati per funzionare anche su radiografie polmonari, un metodo diagnostico facilmente disponibile anche nei Paesi meno sviluppati.

Non solo. Potrebbero servire anche a individuare con un po’ di anticipo i pazienti che andranno incontro a un decorso più severo e che necessiteranno di essere intubati, permettendo così agli ospedali di gestire meglio le loro risorse. A fine settembre uno di questi sistemi, sviluppato dalla società Dascena di San Francisco, ha ottenuto l’approvazione per uso in caso di emergenza da parte della Food and Drug Administration, l’agenzia del farmaco statunitense.

I sistemi di intelligenza artificiale per la diagnosi e il triage dei casi di COVID-19 sono solo gli ultimi esempi di una serie di algoritmi di machine learning che hanno trovato numerose applicazioni nelle attività di diagnostica per immagini, a cominciare dalla diagnosi dei tumori. Analizzare immagini mammografiche o biopsie di diversi tipi di tessuto alla ricerca di formazioni cellulari anomale o veri e propri tumori si è dimostrato un compito particolarmente facile per questo tipo di algoritmi, che spesso hanno superato in bravura radiologi e patologi con anni di esperienza. Il caso più studiato è sicuramente quello del tumore al seno, ma sono stati ottenuti risultati importanti anche per i tumori del polmone e della pelle.

L’obiettivo è classificare l’immagine diagnostica in un numero finito di categorie. Nei casi semplici sarà sufficiente discriminare fra solo due gruppi, sano o malato, in quelli più complessi bisognerà considerare diversi tipi di anomalie, da quelle benigne a quelle più aggressive. Il successo dell’intelligenza artificiale è arrivato proprio con lo sviluppo di algoritmi particolarmente capaci in questa attività di classificazione delle immagini.

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