Vengono sottoposti ad addestramenti intensivi e a robusti cicli di vaccinazioni: hanno la fibra forte, ma sono pur sempre esseri umani, e ogni tanto si ammalano. Sono i soldati, e quando non stanno bene possono mettere a rischio operazioni critiche.
La DTRA (acronimo che sta per Defense Threat Reduction Agency) cerca di superare questo problema con un algoritmo predittivo che può prevedere le malattie di una persona per cause differenti, dal raffreddore all'esposizione ad agenti biologici. fino a 48 ore prima iniziare a mostrare eventuali sintomi.
"Pensatelo come un sistema di controllo del corpo umano", dice Edward Argenta, responsabile scientifico e tecnologico del Joint Science and Technology Office del DTRA .
DTRA ha collaborato con l'Unità per l'innovazione della Difesa USA per sfruttare una sua facoltà speciale (cioè la possibilità di effettuare ordinativi al di fuori dei regolamenti federali). Le possibilità "illimitate" di questo sodalizio hanno portato alla ricerca sull'algoritmo per prevedere le malattie, avviata con la collaborazione della Royal Philips, azienda specializzata nella tecnologia farmaceutica.
Utilizzando i propri set di dati raccolti a livello globale, Philips è stata in grado di sviluppare un algoritmo unico per il Dipartimento della Difesa. Utilizzando 165 distinti biomarker in 41.000 casi, il team Philips è stato in grado di creare l'algoritmo chiamato Rapid Analysis of Threat Exposure, o RATE, che secondo la società può "prevedere l'infezione 48 ore prima del sospetto clinico" con una precisione migliore dell'85%.
"Per fare un confronto, questo tasso di precisione si trova attualmente nei test di screening del carcinoma mammario e della prostata basati su prelievo di sangue e un test della malattia di Lyme di primo livello basato su test immunoenzimatici", secondo un comunicato dell'azienda.
"Associando dati su larga scala, con la nostra esperienza nell'intelligenza artificiale e il monitoraggio remoto dei pazienti con l'impegno di DTRA per l'innovazione, siamo stati in grado di sviluppare un algoritmo di preallarme altamente predittivo basato su biomarcatori raccolti non invasivamente", dice Joe Frassica, direttore medico e responsabile della ricerca per Philips North America.
"Sebbene i dati RATE siano derivati da contesti di assistenza acuta, riteniamo che sia adattabile al personale in servizio attivo."
