A qualcuno con un martello, ogni problema sembra un chiodo e, come previsto, il settore tecnologico è al lavoro per martellare ogni chiodo che riesce a trovare. Ma l’abilità analitica del moderno ecosistema di dati è particolarmente limitata quando si tenta di affrontare il problema dei potenziali trattamenti con coronavirus.
È solo prevedibile – e ovviamente lodato – che le aziende con immense risorse informatiche tenterebbero di dedicare tali risorse in qualche modo allo sforzo globale per combattere il virus.
In un certo senso questi sforzi sono estremamente preziosi. Ad esempio, si può applicare l’analisi testuale del contesto di Semantic Scholar a migliaia di articoli su coronavirus noti per renderli ricercabili dai ricercatori di tutto il mondo. E gli strumenti di collaborazione digitale disponibili a livello globale per i centri di ricerca e le autorità sanitarie sono leghe oltre il luogo in cui si trovavano durante l’ultima crisi sanitaria (o meglio, si avvicinavano) a tale portata.
Ma altri sforzi possono dare un falso senso di progresso. Un campo in particolare in cui l’IA e la tecnologia hanno fatto grandi progressi è quello della scoperta di droghe. Numerose aziende sono state fondate e hanno attirato centinaia di milioni di finanziamenti, con la promessa di utilizzare l’IA per accelerare il processo mediante il quale è possibile identificare nuove sostanze che potrebbero avere un effetto su una determinata condizione.
Il coronavirus è un obiettivo naturale per tale lavoro e già alcune aziende e organizzazioni di ricerca stanno propagandando i primi numeri: 10 o 100 sostanze identificate che potrebbero essere efficaci contro il coronavirus. Questi sono i tipi di annunci che raccolgono titoli intorno a loro: “Un’intelligenza artificiale ha trovato 10 possibili cure per il coronavirus” e quel genere di cose.
Non è che queste applicazioni dell’IA siano cattive, ma piuttosto che appartengano a un set con pochi risultati attuabili. Se l’analisi dei big data sul traffico supporta o riduce una proposta di politica di limitazione delle opzioni di trasporto in questo modo, è una cosa. Se la tua analisi produce decine di possibili linee d’azione, ognuna delle quali potrebbe essere un vicolo cieco o addirittura dannoso per gli sforzi attuali, è piuttosto un’altra.
Perché queste aziende sono aziende tecnologiche e per necessità si separano dalle loro soluzioni una volta che vengono proposte. Ogni dato cavo di trattamento richiede una serie estenuante di test di vita reale anche per essere escluso come possibilità, per non parlare di essere efficace. Anche i farmaci già approvati per altri scopi dovrebbero essere testati nuovamente per questa nuova applicazione prima di poter essere distribuiti responsabilmente su vasta scala.
Inoltre, le nuove sostanze che sono spesso il risultato di questo tipo di processo di scoperta di farmaci non sono garantite per avere un percorso realistico per la produzione anche alla scala di migliaia di dosi, per non parlare di miliardi. Questo è un problema completamente diverso!
Come meccanismo di generazione di lead, questi approcci sono inestimabili, ma il problema non è che non abbiamo lead: è tutto ciò che il mondo intero può gestire in questo momento per seguire i lead con cui è iniziato. Ancora una volta, questo non vuol dire che nessuno dovrebbe fare l’identificazione del candidato alla droga, ma che dovrebbero essere considerati per quello che sono: un elenco di compiti, con esiti incerti, che altre persone devono fare.
Allo stesso modo, una tecnica di “AI” mediante la quale, ad esempio, le radiografie del torace possono essere analizzate automaticamente da un algoritmo, è qualcosa che potrebbe essere prezioso in futuro e dovrebbe essere perseguito, ma è importante mantenere le aspettative in linea con la realtà. Tra un anno o due potrebbero esserci laboratori di telemedicina istituiti a tale scopo. Ma a nessuno questa primavera verrà data una diagnosi di coronavirus da un medico di IA.
Altri luoghi in cui le previsioni algoritmiche e le efficienze sarebbero benvenute negli altri giorni li respingeranno durante una risposta di emergenza in cui tutto deve essere deliberato e controllato tre volte, non intelligente e nuovo. Gli approcci più interessanti e popolari per le startup in rapido movimento sono raramente quelli giusti per una crisi globale che coinvolge milioni di vite e migliaia di parti ad incastro.
Siamo felici quando un produttore di veicoli ripropone le sue fabbriche per produrre maschere o ventilatori, ma non ci aspettiamo che scopra nuovi farmaci. Allo stesso modo, non dovremmo aspettarci che coloro che lavorano alla scoperta di droghe siano qualcosa di più di questo – ma l’IA ha la reputazione di essere qualcosa di simile alla magia, in quanto i suoi risultati sono in qualche modo fondamentalmente sovrumani. Come è stato notato più volte in precedenza, a volte i processi “migliori” ti danno la risposta sbagliata più velocemente.
Il lavoro sull’orlo sanguinante digitale dell’industria biotecnologica è indispensabile in generale, eppure, di fronte a una incombente crisi sanitaria, unicamente inadatto per contribuire a mitigare la crisi. Ma non ci si deve aspettare, né tra il pubblico laico che legge solo titoli, né tra i tecnotopi che trovano in tali progressi più promesse di quanto non sia giustificato.
