AI E VACCINI

«Senza intelligenza artificiale e big data impossibile un vaccino contro il Covid in tempi brevi»

Parla Giovanni Vizzini, direttore medico-scientifico di Upmc Italy (divisione italiana dell'University of Pittsburgh Medical Center)

di Simona Rossitto

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Parla Giovanni Vizzini, direttore medico-scientifico di Upmc Italy (divisione italiana dell'University of Pittsburgh Medical Center)


4' di lettura

Senza intelligenza artificiale e big data non sarebbe stato possibile sviluppare un vaccino contro il Covid-19 in pochi mesi. Parola di Giovanni Vizzini, chief operating officer e direttore medico-scientifico della divisione italiana di Upmc (University of Pittsburgh Medical Center). La tecnologia, aggiunge, sarà fondamentale anche nella prosecuzione sullo studio del vaccino, man mano che si allarga la platea di chi lo riceve. «Non sarebbe stato possibile, senza la disponibilità di strumenti e software potentissimi– spiega a DigitEconomy.24, report del Sole 24 Ore e della Luiss Business School -, sviluppare un vaccino in tempi così brevi. Prima la tempistica era misurata in anni, oggi in mesi. La pandemia, inoltre, sta producendo una mole di dati enorme, abbiamo a disposizione una quantità di informazioni che ci consentirà di avere soluzioni e indicazioni in tempi rapidissimi, con un'accuratezza che non si sarebbe potuta avere in altri casi».

Anche la caratterizzazione del virus ha giovato delle nuove tecnologie

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Sono stati vari i fattori che hanno permesso la scoperta del vaccino così velocemente, senza, afferma Vizzini, sacrificarne la sicurezza. Innanzitutto, c'erano a disposizione gli studi già compiuti per la Sars. «In quel caso, fortunatamente, il virus si è spento da solo, ma i centri di ricerca avevano già attivato programmi per lo sviluppo dei vaccini che poi non hanno avuto impiego clinico. Nel momento in cui è stato identificato il virus del Covid-19, i laboratori hanno ripreso in mano il lavoro fatto in precedenza e lo hanno sviluppato, sulla base delle similitudini tra il virus della Sars 2 e quello della Sars». Tutto questo è stato possibile anche grazie «all'informatizzazione e al livello di conservazione dei dati che negli anni precedenti non era immaginabile. Il lavoro di ricerca fatto in laboratorio, inoltre, non avviene solo in provetta; gran parte viene compiuto utilizzando computer e dati: la stessa informazione fornita dal banco di laboratorio viene subito digitalizzata. Abbiamo banche dati che prima non esistevano, entriamo cioè a pieno titolo nell'area dei big data». Anche la caratterizzazione del virus è avvenuta velocemente grazie alla tecnologia. «L'Rna, cioè il dna del virus, viene studiato attraverso apparecchiature guidate dai computer, grazie a strumenti di intelligenza artificiale che permettono di gestire una grande mole di dati. Il Coronavirus 19, studiato e tipizzato a distanza di qualche settimana da quando se ne è iniziato a parlare, è un evento che non ha precedenti».

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«Nessun scorciatoia per le agenzie del farmaco»

Sulla velocità della scoperta del vaccino ha inciso in maniera fondamentale il finanziamento da parte degli Stati «che possono permettersi di non ragionare in termini di rischio come i privatic. Centrale anche il contributo delle agenzie mondiali del farmaco: «Le sperimentazioni cliniche hanno goduto della piena collaborazione da parte di tutte agenzie che hanno tagliato di molto i tempi della burocrazia, senza sacrificare la sicurezza. Almeno quando si parla di Fda e Ema, non c'è sicuramente stata nessuna scorciatoia. I tempi sono stati abbreviati solo perché i dati sono stati raccolti in contemporanea grazie agli ingenti finanziamentc.

«Ora usare big data e AI per la fase di sorveglianza del vaccino»

Le tecnologie daranno una mano anche nella fase che si apre con la somministrazione del vaccino. « Ora – prosegue Vizzini - occorre usare big data e collaborazione per continuare a monitorare il vaccino che è stato testato su un frammento microscopico della popolazione rispetto alla quantità di persone che lo riceveranno; come per tutti i farmaci c'è una valutazione prima dell'impiego clinico, poi si avvia la fase della sorveglianza».

«Cruciali le competenze, servono nuove figure come il biostatistico»

Nodo cruciale nello sviluppo della nuova era, che si apre nella medicina grazie alle tecnologie, è la creazione di nuovi skill. «Pensiamo per esempio alla formazione della figura specifica del biostatistico che ha competenze mediche e di biologia assieme a quelle statistiche o alle competenze nello sviluppo e nella gestione di programmi di intelligenza artificiale. Tutte le valutazioni, e questo è uno dei grossi problemi dell'AI, non fanno immediatamente comprendere le ragioni dell'esito. I meccanismi interni di calcolo sono basati su algoritmi e hanno bisogno, dunque, di qualcuno che riesca a interpretare e spiegare i risultati».
Grandi novità in campo sanitario possono arrivare, infine, dai competence center. «In Italia ce ne sono 5 o 6 che hanno il compito di sviluppare innovazione. A Bologna c'è il centro di calcolo Cineca, dove Upmc è entrato come capofila dell'area biomedica. La missione del competence center è applicare tecnologie innovative come big data e Ai nel settore della salute attraverso lo sviluppo di progetti innovativi, con un programma importante di formazione e supporto». Solo per fare un esempio, conclude Vizzini, c'è uno studio che porta all'identificazione della dose di radioterapia che risponde meglio nei vari casi presentati dai pazienti. E riguardo a un grosso problema come quello delle infezioni negli ospedali, si punta a sistemi di sorveglianza che vigilino sulle procedure da seguire.

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