Così Amazon sta contribuendo a diagnosi più efficaci per il coronavirus

Medicina: diagnostica per immagini
(Shutterstock)
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Medicina: diagnostica per immagini
(Shutterstock)

Articolo di Maneet Ahuja e Katie Jennings apparso su Forbes.com

Le scansioni polmonari di pazienti affetti da coronavirus provenienti da Wuhan, in Cina, evidenziavano i segni rivelatori dell’infezione. Mentre i polmoni sani di solito si presentano scuri, questi, attraverso le radiografie del torace e le scansioni TC, mostravano delle macchie bianche opache che i medici descrivono come “vetro smerigliato”, simile al frammento di un parabrezza di un’auto e, in alcuni casi, una quasi totale opacizzazione.

Queste configurazioni nei polmoni erano familiari al Dr. Savvas Nicolaou, professore di radiologia all’Università della British Columbia e direttore della divisione di radiologia d’emergenza e traumatologia al Vancouver General Hospital in Canada. Negli anni 2000, Nicolaou faceva parte di un team che ha analizzato le radiografie del torace dei pazienti con SARS. Quando COVID-19 ha iniziato a diffondersi a gennaio, ha collaborato con il Dr. William Parker, un radiologo specializzando all’Università della British Columbia. Parker è cofondatore di SapienML, una società che ha sviluppato software per rendere anonimi i dati della diagnostica per immagini, insieme a Nicolaou e all’ingegnere Brian Lee.

Tutti e tre avevano precedentemente lavorato insieme su un modello di intelligenza artificiale addestrato sulle radiografie del torace. “Abbiamo pensato, beh, possiamo vedere i risultati di COVID-19 applicando quel modello?” dice Parker. Hanno così lanciato una call per raccogliere il maggior numero possibile di radiografie toraciche e scansioni per iniziare a costruire un modello di intelligenza artificiale open source analizzando come la malattia si manifesta nei polmoni, con l’obiettivo di sviluppare un modo alternativo per diagnosticare i pazienti COVID-19 oltre ai test esistenti.

Chi c’è tra coloro che hanno risposto alla call per aiutare Parker, Nicolaou e Lee a costruire questo modello di diagnosi tramite scansione? Amazon.

A gennaio, Nicolaou ha chiamato il dottor Shez Partovi, un amico del periodo della sua specializzazione in radiologia 25 anni fa, che ora guida la divisione healthcare life sciences, genomics and medical devices a Amazon Web Services. Ha detto a Partovi del loro piano di “usare l’IA per aiutare i medici di tutto il mondo nell’aiutare a combattere questa malattia” e il progetto è decollato da lì.

Sebbene la maggior parte delle persone conosca Amazon come fornitore di beni, la sua più grande fonte di profitto operativo ( 67% per il quarto trimestre ) proviene dal suo colossale business di cloud computing, noto come Amazon Web Services (AWS). La divisione, del valore stimato da un analista di Wall Street l’anno scorso in mezzo trilione di dollari, offre una serie di servizi ai suoi clienti, tra cui archiviazione, web hosting e – di particolare interesse per i ricercatori che combattono la pandemia COVID-19 – applicazioni di machine learning.

A marzo, AWS ha annunciato la sua Diagnostic Development Initiative a livello globale, offrendo inizialmente $ 20 milioni in credit cloud e supporto tecnico per aiutare ad accelerare la ricerca e lo sviluppo di strumenti diagnostici per il coronavirus. Invece di concedere sovvenzioni in denaro dirette, ai progetti selezionati, AWS sta sospendendo i normali pagamenti che le sarebbero dovuti. Il supporto tecnico varia in base al progetto, ma include l’accesso agli specialisti AWS. Il programma è supportato da un gruppo di consulenza tecnica di scienziati ed esperti di sanità pubblica ancora da divulgare, ad eccezione di Steve Davis, co-presidente del gruppo di consulenza sulle tecnologie sanitarie digitali dell’Organizzazione mondiale della sanità. Al lancio, c’erano 35 istituti di ricerca, startup e imprese globali coinvolti nel progetto. Da allora AWS ha ricevuto oltre 45 applicazioni aggiuntive dai clienti, che sono in fase di valutazione.

Il team di Nicolaou e Parker è il primo cliente di diagnostica pubblica, afferma Teresa Carlson, vicepresidente dell’Amazon Web Services Public Sector. Altri partner sono Chan Zuckerberg Biohub, il centro di ricerca senza scopo di lucro fondata dal ceo di Facebook Mark Zuckerberg e da sua moglie Priscilla Chan. BioHub utilizza AWS per ottimizzare i modelli di apprendimento automatico con dati di genomica per stimare quanti casi di una malattia sono presenti nella popolazione oltre cosa indicano i risultati dei test confermati. Le stime della portata delle pandemie possono contribuire alla ricerca sulle malattie infettive e fornire informazioni per pianificare le azioni da compiere in tema di salute pubblica.

Un altro partecipante è l’ETComm di Pechino, che fornisce servizi di telemedicina alle istituzioni mediche in Cina per la diagnosi remota delle malattie cardiovascolari. La società ha completato oltre 18.400 diagnosi remote di complicanze COVID-19 tramite la sua piattaforma di lettura degli elettrocardiogrammi basata su AWS. I medici dell’Università della California di San Diego hanno ricevuto crediti AWS per uno studio di ricerca clinica che utilizza l’intelligenza artificiale per accelerare la diagnosi di polmonite nei pazienti COVID-19 sulla base delle radiografie del torace.

La Diagnostic Development Initiative di AWS è stata concepita a gennaio dopo che l’unità di Carlson, che lavora con governi, istituzioni educative, organizzazioni no profit e ONG in oltre 180 paesi, è stata inondata di chiamate da parte di clienti che chiedevano di collaborare a progetti riguardanti COVID-19. La sua speranza è che, grazie a questo consorzio formato da Amazon per alimentare contemporaneamente diversi progetti, le istituzioni partecipanti alla fine sceglieranno di lavorare insieme e condividere i loro risultati a livello globale, accelerando la lotta contro la malattia.

Molti sistemi sanitari hanno faticato a tenere il passo con il virus e funzionari della sanità pubblica, medici e scienziati hanno chiesto test ulteriori e migliori. Ma anche quando i pazienti hanno accesso ai test, ci sono domande persistenti sulla loro accuratezza generale e sulla percentuale di falsi negativi (ovvero, un paziente ha il virus ma il test dice che non lo ha).

Le preoccupazioni sull’esattezza nei primi resoconti dei test di laboratorio COVID-19 “deriva probabilmente da errori di fabbricazione e procedurali”, afferma David Boyle, direttore scientifico e co-responsabile del programma di diagnostica presso PATH, organizzazione internazionale no profit sulla salute pubblica globale. Parte del problema è la velocità con cui alcuni test, che analizzano la presenza del virus in un campione di pazienti, sono stati eseguiti rapidamente dal governo federale a causa della natura della crisi. Inoltre, afferma, i laboratori stanno affrontando “un enorme arretrato di campioni per i test che mette sotto stress le componenti umane, materiali e logistiche di un laboratorio”.

La pandemia di coronavirus e l’urgente necessità di una nuova diagnostica sono al centro di un annoso problema di salute pubblica globale – una mancanza di finanziamenti e coordinamento sulla diagnostica rispetto a problemi come i vaccini, afferma Steve Davis, che co-presiede il gruppo di consulenza tecnica per la salute digitale dell’Organizzazione mondiale della sanità ed è membro del gruppo di consulenza tecnica dell’iniziativa AWS.

Storicamente, uno dei motivi per cui ci sono così tante difficoltà nel testare le procedure durante un’epidemia è semplicemente che “le persone si sono concentrate molto sulla cura”, dice Davis. Ma COVID-19 sta cambiando questo atteggiamento, con sempre più persone che si rendono conto del valore della diagnostica, afferma.

A Vancouver, Nicolaou e Parker sperano che combinando schemi, come la percentuale dei polmoni con la configurazione a vetro smerigliato, i medici possano aiutare a diagnosticare meglio i pazienti e collegare la gravità del danno polmonare a diversi stadi, dall’ammissione in ospedale alla ventilazione, e, nel peggiore dei casi, la morte. Il team sta compilando quello che Nicolaou afferma sarà il più grande set di dati di immagini positive COVID-19 da tutto il mondo. Sebbene altri centri locali potrebbero avere più dati, non avranno la gamma proveniente da diversi continenti: Nord America, Europa, Asia e Australia. Un recente studio condotto su oltre mille pazienti COVID-19 in Cina ha mostrato come le scansioni TC erano migliori nel rilevare la malattia rispetto ai test diagnostici comunemente usati.

Ogni immagine deve essere etichettata da un essere umano e quindi inserita nel modello per addestrare l’algoritmo. Tutte le immagini sono archiviate nel cloud di Amazon Web Service, noto come S3, o semplice servizio di archiviazione. Finora il team ha taggato 1.000 immagini e ce ne sono altre migliaia. Attualmente ci sono tre diversi team di codifica di intelligenza artificiale che sviluppano modelli: SapienML, l’Università della British Columbia e Amazon. Altro supporto per il progetto viene dal Cloud Innovation Center dell’Università della British Columbia e dal Vancouver Coastal Health Research Institute.

“Non lo pubblicheremo come impresa a scopo di lucro. Lo stiamo rilasciando come uno sforzo umanitario”, afferma Parker. Il team spera di rilasciare il modello di intelligenza artificiale open source entro tre mesi, in modo che altri ricercatori e aziende possano iniziare a usarlo. Quindi lavoreranno verso la modellizzazione predittiva per i pazienti correlando la loro analisi con i test diagnostici di laboratorio esistenti.

L’obiettivo finale è quello di andare oltre un modo alternativo per diagnosticare i pazienti, afferma Nicolaou. Il sogno di lui e Parker è quello di utilizzare i dati raccolti per consentire ai medici di creare simulazioni, in cui la TAC di un paziente potrebbe essere utilizzata per modellare virtualmente il modo in cui potrebbero rispondere a determinate terapie, migliorando così l’assistenza. Con i modelli virtuali, “inizieresti a vedere la risposta [del paziente] … prima di implementarla nella realtà”, afferma Nicolaou.

Lo sviluppo di nuovi modi per combattere la pandemia è al centro dell’iniziativa di Amazon, afferma Carlson. “Speriamo di poter accelerare molto rapidamente il punto di cura e la diagnostica nei prossimi 1-2 anni con questo investimento iniziale di $ 20 milioni, ma questo è solo un inizio”, afferma. “Se lo bruciamo prima, torneremo al tavolo”.