L'intelligenza artificiale (AI) è nota soprattutto per la sua capacità di vedere (come nelle auto senza conducente) e di ascoltare (come in Alexa e altri assistenti domestici). D'ora in poi, potrebbe anche sentire l'odore. Io e i miei colleghi stiamo sviluppando un sistema di intelligenza artificiale in grado di sentire l'odore del respiro umano e imparare a identificare una serie di sostanze che rivelano la malattia che potremmo espirare.
Il senso dell'olfatto viene utilizzato dagli animali e persino dalle piante per identificare centinaia di sostanze diverse che galleggiano nell'aria. Ma rispetto a quello di altri animali, l'olfatto umano è molto meno sviluppato e certamente non viene utilizzato per svolgere attività quotidiane. Per questo motivo, gli esseri umani non sono particolarmente consapevoli della ricchezza di informazioni che possono essere trasmesse attraverso l'aria e possono essere percepite da un sistema olfattivo altamente sensibile. L'intelligenza artificiale potrebbe cambiare.
Per alcuni decenni, i laboratori di tutto il mondo sono stati in grado di utilizzare macchine per rilevare quantità minime di sostanze nell'aria. Quelle macchine, chiamate spettrometri di massa con gascromatografia o GC-MS, possono analizzare l'aria per scoprire migliaia di molecole diverse note come composti organici volatili.
Nella macchina GC-MS, ogni composto in un campione di aria viene prima separato e poi frantumato in frammenti, creando un'impronta digitale distintiva da cui i composti possono essere riconosciuti. L'immagine sotto è una visualizzazione di una piccola parte dei dati da un'analisi di un campione di respiro.
Vista 3D di una porzione dei dati del campione di respiro da uno strumento GC-MS. (James Gathany) Ogni picco rappresenta un frammento di una molecola. I particolari schemi di tali picchi rivelano la presenza di sostanze distinte. Spesso anche il picco più piccolo può essere cruciale. Tra le diverse centinaia di composti presenti nel respiro umano, alcuni potrebbero rivelare la presenza di vari tumori, anche nelle fasi iniziali. I laboratori di tutto il mondo stanno quindi sperimentando GC-MS come strumento diagnostico non invasivo per identificare molte malattie, indolore e in modo tempestivo.
Sfortunatamente, il processo può richiedere molto tempo. Grandi quantità di dati devono essere ispezionate e analizzate manualmente da esperti. L'enorme quantità di composti e la complessità dei dati significano che anche gli esperti impiegano molto tempo per analizzare un singolo campione. Gli umani sono anche inclini a errori, possono perdere un composto o confondere un composto con un altro.
In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare
Come parte del team di data science dell'Università di Loughborough, io e i miei colleghi stiamo adattando la più recente tecnologia di intelligenza artificiale per percepire e apprendere un diverso tipo di dati: i composti chimici nei campioni di respiro. I modelli matematici ispirati al cervello, chiamati reti di apprendimento profondo, sono stati specificamente progettati per "leggere" le tracce lasciate dagli odori.
Un team di medici, infermieri, radiografi e fisici medici presso il Centro per il cancro di Edimburgo ha raccolto campioni di alito dai partecipanti sottoposti a trattamento del cancro. I campioni sono stati quindi analizzati da due team di chimici e scienziati informatici.
Una volta che alcuni chimici furono identificati manualmente dai chimici, i computer veloci ricevettero i dati per addestrare le reti di apprendimento profondo. Il calcolo è stato accelerato da dispositivi speciali, chiamati GPU, in grado di elaborare contemporaneamente più informazioni diverse. Le reti di apprendimento profondo hanno imparato sempre di più da ogni campione di respiro fino a quando non sono stati in grado di riconoscere modelli specifici che hanno rivelato specifici composti nel respiro.
Rappresentazione semplice del processo: dai composti nell'aria o dai campioni di respiro alla visualizzazione delle sostanze rilevate. (James Gathany) In questo primo studio, l'attenzione era rivolta al riconoscimento di un gruppo di sostanze chimiche, chiamate aldeidi, che sono spesso associate a fragranze ma anche a condizioni e malattie da stress umano.
I computer dotati di questa tecnologia impiegano solo pochi minuti per analizzare autonomamente un campione di respiro che in precedenza aveva impiegato ore da un esperto umano. In effetti, l'IA sta rendendo l'intero processo più economico, ma soprattutto lo sta rendendo più affidabile. Ancora più interessante, questo software intelligente acquisisce conoscenza e migliora nel tempo mentre analizza più campioni. Di conseguenza, il metodo non è limitato a nessuna sostanza particolare. Usando questa tecnica, i sistemi di apprendimento profondo possono essere addestrati per rilevare piccole quantità di composti volatili con applicazioni potenzialmente ampie in medicina, medicina legale, analisi ambientale e altri.
Se un sistema di intelligenza artificiale è in grado di rilevare i marker di malattia, allora diventa anche possibile diagnosticare se siamo ammalati o no. Questo ha un grande potenziale, ma potrebbe anche rivelarsi controverso. Suggeriamo semplicemente che l'IA potrebbe essere utilizzata come strumento per rilevare sostanze nell'aria. Non deve necessariamente diagnosticare o prendere una decisione. Le conclusioni e le decisioni finali sono lasciate a noi.
Questo articolo è stato originariamente pubblicato su The Conversation.
Andrea Soltoggio, Docente, Università di Loughborough
