David Hachuel, uno scienziato di informatica diventato imprenditore, sta lavorando per costruire il più grande database al mondo di foto di feci umane (fino a 100.000 in tutto) per insegnare all’intelligenza artificiale la differenza tra le feci relative a un buono stato di salute e quelle che potrebbero essere la prova di malattie gastrointestinali come la sindrome dell’intestino irritabile o il morbo di Crohn.
Il colore, la forma e la consistenza delle feci sono indizi importanti che aiutano i medici a fare diagnosi. Quindi le foto possono costituire la base di un’applicazione che i non medici possono utilizzare per ottenere tali informazioni autonomamente. Dal momento che già tracciamo i passi, le calorie e la frequenza cardiaca, egli spera di costruire un tracker per la cacca abbastanza affidabile da rilevare problemi gastrointestinali rapidamente, facilmente e limitando l’imbarazzo, ma prima sono necessarie molte foto.
“Gli algoritmi hanno bisogno di molti dati per capire cosa stanno guardando”, ha dichiarato Hachuel, CEO di Auggi, startup di Brooklyn, New York, che spera di poter commercializzare la tecnologia di lettura delle feci. “Non ci interessa o vogliamo sapere chi sta contribuendo alle immagini, ma siamo molto grati per i dati forniti”.
La visione artificiale sta migliorando, e in alcuni casi sostituendo il lavoro di radiologi, tecnici di laboratorio e altri professionisti medici. Una tecnologia simile è disponibile per tutti, attraverso le applicazioni per smartphone comandate dall’intelligenza artificiale. Le app esistenti possono già aiutare a identificare il cancro alla pelle, per esempio. Quindi, portare un potente strumento di I.A. anche in bagno, potrebbe aiutare le persone a capire se stanno soffrendo di una malattia gastrointestinale, ha affermato Hachuel.
Douglas Bradford Mogul, un assistente e professore di pediatria presso la Johns Hopkins University School of Medicine che non è coinvolto con l’iniziativa di tracciamento delle feci, pensa che tale app potrebbe essere utile, soprattutto per gli adolescenti e altri che tendono ad essere riluttanti a dichiarare le loro insolite preoccupazioni intestinali al medico.
Tuttavia, egli ha messo anche in guardia che, come con qualsiasi app sanitaria fai-da-te, l’analisi della cacca da casa potrebbe causare problemi. “Nessuno vorrebbe che centinaia di migliaia di persone andassero dai loro medici perché hanno ricevuto informazioni da qualche algoritmo che ha detto che ‘questo potrebbe essere la sindrome dell’intestino irritabile'”, ha dichiarato. “Penso che, da un lato, si potrebbe avere un certo potenziale e un certo tipo di vantaggio, ma penso anche che potrebbe portare ad un uso non necessario delle risorse sanitarie e all’ansia”.
Eric Topol, fondatore dello Scripps Research Translational Institute a La Jolla, California, e un esperto sull’uso dei computer nel campo della sanità è più scettico. Ha spiegato che molti medici ricercatori credono che il percorso più rapido per migliorare la salute dei pazienti implichi l’analisi della composizione genetica di tutti i batteri all’interno della cacca, non di certo usando l’intelligenza artificiale per analizzare le foto della stessa. “Se si scattano solo foto e si ottiene un feedback dall’A.I. non cambia nulla”, ha detto, “a cosa serve?”.
Ma Hauchel ha sostenuto che piuttosto che offrire una diagnosi definitiva, la tecnologia aiuterà gli utenti a fare cambiamenti progressivi nello stile di vita, nello stesso modo in cui le persone usano i fitness tracker e altri strumenti simili.
Ogni anno, milioni di persone cercano cure mediche per problemi gastrointestinali, e alcuni portano foto alle loro visite mediche. Hachuel si è imbattuto nel mondo delle foto di feci mentre seguiva un master in informatica alla Cornell University, dove ha incontrato un gastroenterologo che gli ha confessato che la sua casella di posta era piena di immagini di feci inviate da pazienti disperati nel cercare di capire le cause dei loro problemi digestivi. Rendendosi conto che poteva esserci un’opportunità di usare l’intelligenza artificiale per interpretare queste foto, Hachuel ha collaborato con i ricercatori del MIT per sviluppare uno strumento di visione artificiale che si basa sul cosiddetto deep learning, una forma sofisticata di riconoscimento dei modelli che, una volta addestrata su una serie di immagini, è in grado di identificare ed etichettare le immagini proprio come qualsiasi umano, e categorizzare le feci utilizzando la scala di Bristol, uno strumento medico che identifica 7 tipi diversi di feci.
Hachuel e i suoi collaboratori hanno usato il Play-Doh per creare migliaia di esempi di cacche finte, a causa della mancanza di un database iniziale, poi le hanno messe nel gabinetto, hanno scattato delle foto e poi le hanno inserite in un computer. Una volta addestrata, l’IA è stata in grado di etichettare le immagini della cacca finta con il 100% di precisione.
Tuttavia Hachuel, che lavora con la società di scienza batterica Seed di Los Angeles, vuole perfezionare la tecnologia con immagini di cacca autentica. Quindi sta invitando tutti a caricare i loro scatti su un sito web, dal quale ha detto che rimuoverà le informazioni di identificazione prima di aggiungerle a un database che formerà la base di un’applicazione che aiuterà le persone a classificare e monitorare le loro feci nel tempo.
“Una volta che l’A.I. è stata addestrata, gli individui saranno in grado di usarla per tracciare oggettivamente le loro evacuazioni”, ha affermato Hachuel, aggiungendo che l’idea è quella di tracciare i modelli nel tempo e usarli per informare le valutazioni di un medico.
“Stiamo essenzialmente utilizzando la tecnologia per aiutare coloro che soffrono di una condizione cronica a capire meglio come il loro stile di vita influenzi la loro condizione”, Hachuel. “Tutti dovrebbero essere curiosi di conoscere la propria salute intestinale”.
Probabilmente, in futuro, la funzione di monitoraggio della cacca sarà inclusa nelle nostre app di fitness per un monitoraggio completo della salute.
Fonte NBC News
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