Come l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a individuare le epidemie di malattie trasmesse dagli alimenti

L'Agenzia per la sicurezza sanitaria del Regno Unito (UKHSA) sta studiando come l'intelligenza artificiale potrebbe aiutare a rilevare e indagare sulle epidemie di malattie trasmesse dagli alimenti.

Una nuova studio Gli esperti dell'UKHSA hanno valutato diversi modelli di intelligenza artificiale per la loro capacità di rilevare e classificare il testo nelle recensioni online dei ristoranti.

Questo approccio potrebbe un giorno aiutare a identificare e indirizzare le indagini sulle epidemie di malattie trasmesse dagli alimenti, migliorando potenzialmente i tempi di risposta della sanità pubblica e riducendo la diffusione della malattia.

Le malattie gastrointestinali (GI) trasmesse dagli alimenti, che causano vomito e diarrea, rappresentano un notevole problema di salute pubblica nel Regno Unito.

Ogni anno milioni di persone si ammalano, ma la maggior parte dei casi non viene diagnosticata formalmente.

Ciò rende difficile determinare la reale portata delle epidemie e le loro fonti.

Gli scienziati dell'UKHSA hanno esaminato modelli linguistici di grandi dimensioni per valutare la loro capacità di analizzare migliaia di recensioni online per individuare sintomi correlati a malattie gastrointestinali, come diarrea, vomito e dolore addominale.

Hanno anche esaminato i resoconti dei diversi alimenti consumati prima della malattia.

Se l'intelligenza artificiale riuscisse a identificare con precisione potenziali epidemie, potrebbe diventare uno strumento fondamentale per la diagnosi precoce e l'intervento.

I ricercatori ritengono che l'intelligenza artificiale potrebbe migliorare l'attuale sorveglianza delle malattie, individuando i casi non rilevati dai sistemi esistenti e fornendo indizi sulle potenziali fonti di epidemie.

I metodi tradizionali si basano sull'auto-segnalazione e sulle diagnosi formali, il che significa che molti casi non vengono registrati. Il monitoraggio basato sull'intelligenza artificiale potrebbe colmare questa lacuna analizzando i dati del mondo reale in tempo reale.

Tuttavia, lo studio ha evidenziato le sfide che è necessario affrontare prima che l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata di routine.

L'accesso ai dati in tempo reale è una questione fondamentale.

Mentre l'intelligenza artificiale può identificare i tipi di cibo generici collegati alle malattie, individuare ingredienti specifici resta difficile. Anche le varianti ortografiche, lo slang e i resoconti di malattie erroneamente attribuiti sono stati identificati come ostacoli.

Inoltre, le preoccupazioni sulla privacy e le restrizioni alla condivisione dei dati potrebbero rappresentare ulteriori sfide nell'implementazione della sorveglianza basata sull'intelligenza artificiale.

Il professor Steven Riley, Chief Data Officer presso UKHSA, ha affermato:

“Siamo costantemente alla ricerca di nuovi ed efficaci modi per migliorare la nostra sorveglianza delle malattie.

“Utilizzando l’intelligenza artificiale in questo modo potremmo presto aiutarci a identificare la probabile fonte di più focolai di malattie trasmesse dagli alimenti, in combinazione con i metodi epidemiologici tradizionali, per impedire che più persone si ammalino.

“Sono necessari ulteriori studi prima di adottare questi metodi nel nostro approccio di routine per affrontare le epidemie di malattie trasmesse dagli alimenti”.

Ricerche precedenti hanno esaminato il potenziale dell'intelligenza artificiale nell'analisi delle recensioni sui ristoranti, ma lo studio dell'UKHSA amplia questo concetto utilizzando un elenco più dettagliato di termini per rilevare i focolai di malattie.

La ricerca ha comportato la sperimentazione di vari modelli di intelligenza artificiale per determinare quale potesse identificare più efficacemente le informazioni rilevanti riducendo al minimo i falsi positivi.

Oltre 3,000 recensioni sono state annotate manualmente dagli epidemiologi dopo essere state raccolte e filtrate. Le recensioni contenenti parole chiave correlate a GI sono state esaminate per i sintomi rilevanti.

Sono stati esclusi dall'analisi sintomi non specifici come mal di testa, febbre e problemi respiratori.

Affinando la capacità dell'intelligenza artificiale di rilevare le tendenze delle malattie trasmesse dagli alimenti, l'UKHSA spera di sviluppare un sistema di monitoraggio più solido ed efficiente per la salute pubblica.