In alcuni degli angoli più remoti e poveri del mondo, dove le malattie respiratorie abbondano e i medici preparati hanno paura di entrare, la diagnosi si basa sempre più sull’intelligenza artificiale e su Internet. In meno di un minuto, una nuova applicazione installata su un telefono o un computer è in grado di scansionare una radiografia per rilevare i segni della tubercolosi, del Covid-19 e di altre 27 patologie.
Come funziona la nuova app in grado di debellare la tubercolosi
L’anno scorso la tubercolosi, la malattia infettiva più mortale del mondo, ha causato quasi 1,4 milioni di morti. L’applicazione, chiamata qXR, è uno dei tanti strumenti basati sull’intelligenza artificiale che sono emersi negli ultimi anni per lo screening e la diagnosi della TBC. Questi strumenti offrono la speranza di una diagnosi precoce e la riduzione dei costi dei test di laboratorio non necessari. Utilizzati su larga scala, possono anche individuare cluster di malattie emergenti.
Madhukar Pai, il direttore del McGill International TB Center di Montreal, afferma che, tra tutte le applicazioni dell’intelligenza artificiale, l’interpretazione digitale di un’immagine utilizzando un algoritmo invece di un radiologo in carne e ossa è probabilmente la più avanzata. Naturalmente, il dr. Pai e altri esperti mettono in guardia contro l’illusione che essa possa sconfiggere le malattie sostituendosi ai medici, ma chiariscono che la combinazione fra algoritmi e competenze umane si sta rivelando potente.
In particolare in India, dove si verifica circa un quarto dei casi di tubercolosi nel mondo, è urgentemente necessaria un’applicazione che possa segnalare la presenza della malattia in luoghi remoti e difficilmente accessibili. Il Chinchpada Christian Hospital di Nandurbar, una piccola città situata nel nord-ovest del Paese, cura i membri della comunità tribale Bhil, alcuni dei quali percorrono fino a 200 km per recarvisi. L’ospedale dispone di appena 50 posti letto, 8 medici e soltanto delle più rudimentali attrezzature mediche.
Foto di WikiImages da Pixabay
