L’azienda inglese di intelligenza artificiale Fetch.ai ha annunciato oggi di voler mettere a disposizione la propria tecnologia per aiutare nella diagnosi dei casi di COVID-19.
Per fare questo, Fetch.ai ha lanciato un progetto chiamato CoLearn network, sistema di AI che accederebbe ai vari raggi X dei pazienti per capire se si tratta o meno di un caso di COVID-19.
Infatti, secondo Science Daily, proprio i raggi X al petto sono utili per identificare i pazienti che mostrano problemi ai polmoni, con una percentuale dell’83 di predizione corretta sui casi di infezione SARS-CoV-2.
CoLearn analizzerebbe quindi i vari raggi X dei pazienti per aiutare nella diagnosi del virus. Fetch.ai utilizzerà anche la blockchain per avere dati sicuri e non visibili a tutti, visto che non si utilizzerebbe in questo caso un ledger pubblico, ma un protocollo privato.
Fetch.ai per la lotta al Covid-19
Jonathan Ward, CTO di Fetch.ai, ha dichiarato:
“Attualmente, il nostro algoritmo di apprendimento automatico è in grado di distinguere i pazienti affetti da COVID-19 da quelli con polmonite da altre cause con una precisione del 97%. Nel contesto della pandemia, con una più ampia implementazione della nostra rete CoLearn, abbiamo la capacità di combinare in modo rapido ed efficiente le informazioni provenienti dagli ospedali di tutto il mondo per migliorare notevolmente le previsioni prognostiche e garantire ai pazienti le giuste cure”.
Humayun Sheikh, CEO di Fetch.ai, ha spiegato:
“L’apprendimento automatico sta cambiando la nostra vita quotidiana in modi prima inimmaginabili. Questi algoritmi sono ovunque: in tasca, nelle telecamere del traffico, nei siti web che si visitano, e tutti condividono un obiettivo comune, quello di costruire modelli basati su un insieme di dati per fare previsioni accurate. Il nostro obiettivo con il modulo di apprendimento collettivo di Fetch.ai è quello di utilizzare dati altrimenti inutilizzati e sconosciuti per risolvere compiti di coordinamento complessi, e in questo caso, creare un database che identifichi rapidamente l’esistenza di COVID-19 nei pazienti, permettendo agli ospedali senza esperienza in ML/AI di beneficiare dei modelli collettivi”.
