L'IA sarà in grado di analizzare i composti nel tuo respiro. James Gathany

L'intelligenza artificiale (AI) è meglio conosciuta per la sua capacità di vedere (come in auto senza conducente) e ascolta (come in Alexa e altri assistenti domestici). Da ora in poi può anche odorare. I miei colleghi e io stiamo sviluppando un sistema di intelligenza artificiale in grado di fiutare l'alito umano e imparare a identificare una serie di sostanze che rivelano la malattia che potremmo espirare.

L'olfatto è usato dagli animali e anche le piante per identificare centinaia di diverse sostanze che galleggiano nell'aria. Ma rispetto a quello di altri animali, l'olfatto umano è molto meno sviluppato e certamente non 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 essere sul punto di cambiarlo.

Per alcuni decenni, i laboratori di tutto il mondo sono stati in grado di utilizzare macchine per rilevare quantità molto piccole di sostanze nell'aria. Quelle macchine, chiamate spettrometri di massa per gascromatografia o GC-MS, può analizzare l'aria per scoprire migliaia di diverse molecole conosciute come composti organici volatili.

Nella macchina GC-MS, ciascun composto di un campione d'aria viene dapprima separato e quindi frantumato in frammenti, creando un'impronta distintiva specifica dalla quale 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.

Ogni picco rappresenta un frammento di una molecola. Gli schemi particolari 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 di essi potrebbero rivelare la presenza di vari tumori, anche nelle prime fasi. I laboratori di tutto il mondo stanno pertanto sperimentando GC-MS come strumento diagnostico non invasivo per identificare molte malattie, in modo indolore e in maniera tempestiva.

Sfortunatamente, il processo può richiedere molto tempo. Grandi quantità di dati devono essere ispezionate e analizzate manualmente dagli 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 esseri umani sono anche inclini all'errore, possono perdere un composto o scambiare un composto con un altro.

In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare

Come parte della Loughborough University team di scienza dei dati, i miei colleghi e io 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. Modelli matematici ispirati al cervello, chiamati reti di deep learning, 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 campioni di respiro raccolto da partecipanti sottoposti a trattamento del cancro. I campioni sono stati quindi analizzati da due gruppi di chimici e informatici.

Una volta che un numero di composti è stato identificato manualmente dai chimici, ai computer veloci sono stati dati i dati per addestrare reti di deep learning. Il calcolo è stato accelerato da dispositivi speciali, chiamati GPU, in grado di elaborare più informazioni diverse allo stesso tempo. Le reti di deep learning hanno imparato sempre di più da ciascun campione di respiro fino a quando non sono stati in grado di riconoscere specifici pattern che hanno rivelato specifici composti nel respiro.

In questo primo studio, l'attenzione si è concentrata sul riconoscimento di un gruppo di sostanze chimiche, chiamato aldeidi, che sono spesso associati 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 richiedeva ore a un esperto umano. In effetti, l'intelligenza artificiale sta rendendo l'intero processo più economico, ma soprattutto lo rende più affidabile. Ancora più interessante, questo software intelligente acquisisce conoscenze e migliora nel tempo analizzando più campioni. Di conseguenza, il metodo non è limitato a nessuna sostanza particolare. Usando questa tecnica, i sistemi di deep learning possono essere addestrati a rilevare piccole quantità di composti volatili con applicazioni potenzialmente vaste in medicina, medicina legale, analisi ambientale e altri.

Se un sistema di intelligenza artificiale può rilevare marcatori di malattia, allora diventa possibile anche diagnosticare se siamo malati o no. Questo ha un grande potenziale, ma potrebbe anche rivelarsi controverso. Suggeriamo semplicemente che l'intelligenza artificiale possa essere utilizzata come strumento per rilevare le sostanze nell'aria. Non deve necessariamente diagnosticare o prendere una decisione. Le conclusioni e le decisioni finali sono lasciate a noi.

Circa l'autore

Andrea Soltoggio, docente, Loughborough University

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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