In guerra, disastri o aree colpite dalla carestia, le organizzazioni benefiche spesso riportano il numero di bambini che soffrono di malnutrizione in termini di percentuali: uno su 10, uno su cinque, uno su tre. Ma ti sei mai chiesto come vengono calcolate queste tariffe?
Discernere chi e quante persone sono malnutrite richiede una buona dose di abilità professionale. Sfortunatamente, nelle aree in cui si verificano disastri umanitari spesso mancano i lavoratori con questo tipo di formazione.
Ora, un'azienda con sede in Kenya ha sviluppato un'intelligenza artificiale che potrebbe essere in grado di giudicare lo stato nutrizionale di un bambino attraverso una semplice foto. Sperano che la tecnologia, chiamata MERON (Metodi per l'osservazione estremamente rapida dello stato nutrizionale), possa aiutare a raccogliere dati vitali in aree in cui i lavoratori formati non sono disponibili o poco pratici.
"Lavoriamo in aree altamente insicure in cui forniamo servizi di monitoraggio remoto", afferma Ben Watkins, CEO di Kimetrica, una società la cui missione è aiutare i governi e le organizzazioni no profit ad aumentare l'efficacia dell'impatto del denaro degli aiuti. "Quindi stiamo monitorando la sicurezza alimentare e la situazione nutrizionale in aree alle quali le agenzie non hanno necessariamente un accesso molto affidabile."
MERON è stato formato su un database di foto per essere in grado di riconoscere le caratteristiche del viso, come la rotondità delle guance, che corrispondono alla malnutrizione. Tutto ciò di cui ha bisogno è una foto del viso e può immediatamente classificare l'immagine come normale, moderatamente malnutrita o gravemente malnutrita. Le prove iniziali suggeriscono che l'IA ha un tasso di accuratezza del 78% nel rilevare individui con peso normale; Kimetrica sta attualmente lavorando a prove con foto di bambini malnutriti.
L'idea di MERON è nata dalla figlia adolescente di Watkins. Watkins e il suo team avevano discusso idee su modi semplici e meno invasivi per valutare la malnutrizione infantile. Sua figlia disse: "Perché non fai solo foto ai volti delle persone? Puoi capire quanto sono pesanti le persone semplicemente guardando i loro volti ".
È stata una buona idea, pensò Watkins. Dopotutto, le caratteristiche facciali sono un fattore che i valutatori umani usano per valutare visivamente la malnutrizione. Il nome di sua figlia? Meron. Il nome dell'IA è in realtà un backronym per il suo creatore.
Esistono attualmente diversi metodi per valutare la malnutrizione acuta nei bambini. Un osservatore esperto può effettuare una valutazione visiva in base a fattori come la perdita di massa muscolare. I valutatori possono misurare la circonferenza del braccio nella parte superiore del braccio di un bambino - il limite per la "malnutrizione acuta grave" è di 11 centimetri per i bambini di età inferiore ai cinque anni. Oppure è possibile utilizzare un rapporto peso-altezza.
Misurare l'entità della malnutrizione è fondamentale sia per ottenere aiuti in denaro sia per decidere quali bambini hanno bisogno di cure mediche di emergenza e alimenti terapeutici - spesso paste ad alta intensità energetica arricchite con micronutrienti.
Ma Kimetrica lavora spesso con aree altamente volatili e molto remote. Anche se sono disponibili valutatori qualificati, il lavoro è spesso pericoloso sia per loro che per le famiglie che stanno valutando. Le autorità locali nelle regioni devastate dalla guerra potrebbero non apprezzare il fatto che le agenzie internazionali stiano aumentando la consapevolezza del loro caos interno. L'installazione di una tenda per eseguire misurazioni del braccio o dell'altezza e del peso può attirare attenzioni indesiderate.
"C'è bisogno di una tecnologia discreta in cui possa essere utilizzata senza sensibilizzare o essere troppo evidente sul campo", afferma Watkins. "L'idea di utilizzare uno smartphone è interessante sotto questo aspetto, perché puoi fare rapidamente uno scatto."
Andrew Jones, un nutrizionista di sanità pubblica presso l'Università del Michigan, concorda sul fatto che gli attuali metodi di valutazione della malnutrizione possono essere invasivi in determinati contesti. La misurazione della circonferenza del braccio può comportare la rimozione di indumenti, che può essere un tabù in alcune culture. E ottenere misurazioni dell'altezza richiede allenamento e la collaborazione di un bambino.
"In realtà è abbastanza traumatico per alcuni bambini avere uno sconosciuto venire e prendere la loro altezza", dice Jones.
Jones afferma di poter vedere il ruolo di tecnologie come MERON nelle emergenze umanitarie.
"In quei contesti posso certamente vedere la necessità di selezionare molti bambini in un breve periodo di tempo con limitazioni per il personale addestrato", afferma.
Jones nota che la malnutrizione acuta grave - quella che si presenta con arti sprecati e pance gonfie - è in realtà molto meno comune di altre forme di malnutrizione. Più comune è la "messa in scena" - la crescita e lo sviluppo compromessi che possono derivare da diete povere. I bambini stentati non sono necessariamente magri - alcuni in realtà sembrano abbastanza grassi - ma possono soffrire di deficit cognitivi e cattive condizioni di salute.
"Ci sono molti più bambini stentati nel mondo di quanti siano i bambini gravemente malnutriti", afferma Jones. Secondo i dati dell'OMS e dell'UNICEF, circa 155 milioni di bambini in tutto il mondo sono stentati, mentre circa 16 milioni soffrono di malnutrizione acuta grave.
Kimetrica ha testato sul campo MERON e ha alcuni nodi da risolvere prima che il programma possa essere srotolato. Innanzitutto, le foto utilizzate devono presentare il bambino rivolto in avanti, in buona luce. Ciò richiede una formazione da parte del fotografo, che sia un genitore o un lavoratore locale. In secondo luogo, MERON deve essere testato su bambini di diverse nazionalità ed etnie, per assicurarsi che sia ugualmente accurato per tutti. Il team dovrà quindi creare un'app senza interruzioni che fornisca un feedback immediato.
Watkins spera che MERON possa eventualmente avere applicazioni oltre la grave malnutrizione acuta, come la diagnosi di malattie come il kwashiorkor, una forma di malnutrizione proteica che provoca gonfiore o persino la valutazione dei tassi di obesità.
