L'uso combinato di intelligenza artificiale e foto inviate da cittadini ha portato i ricercatori a identificare quello che ritengono sia il primo Anopheles stephensi rilevato a Madagascar. L'indicazione è arrivata da una singola immagine ravvicinata inviata tramite l'app GLOBE Observer della NASA; la foto, scattata nel 2020 su una larva raccolta in un pneumatico ad Antananarivo, è stata ritrovata e analizzata solo due anni dopo durante la revisione di dati storici. Lo studio è pubblicato sulla rivista Insects.
Il gruppo guidato da Ryan Carney ha addestrato algoritmi di riconoscimento delle immagini con migliaia di foto da smartphone, sia di Anopheles stephensi verificate sia di altre specie locali. Con questi modelli hanno creato uno strumento di citizen science che, secondo i ricercatori, ha anche confermato la specie di una larva individuata cinque anni fa. Gli autori usano questo esempio per mostrare come comunità locali e tecnologia digitale possano colmare importanti lacune nella sorveglianza, soprattutto in contesti urbani difficili da monitorare.
Anopheles stephensi è nota per essere particolarmente suscettibile al parassita della malaria e al tempo stesso molto resistente ai pesticidi. Predilige gli ambienti urbani e si riproduce in contenitori artificiali come pneumatici e secchi, il che può consentire la trasmissione della malaria tutto l'anno nelle aree densamente popolate. Uno studio precedente indicava che la sua diffusione potrebbe mettere a rischio altre 126 milioni di persone in Africa. L'Organizzazione Mondiale della Sanità avverte che la diffusione della specie rappresenta una minaccia significativa per il controllo e l'eliminazione della malaria.
I ricercatori indicano tre app liberamente disponibili per estendere il monitoraggio nei paesi africani:
- iNaturalist
- Mosquito Alert
- NASA’s GLOBE Observer
Tutte e tre le app offrono più opzioni di lingua, inclusi swahili e arabo. I cittadini-scienziati con uno smartphone e una lente clip-on 60x possono inviare foto ravvicinate di zanzare o larve per la verifica. Il team raccomanda inoltre che le agenzie di sanità pubblica utilizzino il Global Mosquito Observations Dashboard per aggregare foto e dati di localizzazione e mirare gli sforzi di sorveglianza e controllo. Gli autori segnalano limiti evidenti: molte persone a Madagascar non dispongono di smartphone o di internet affidabile, molte non conoscono le app o l'utilità delle foto, e gli algoritmi sono stati addestrati con immagini scattate con la lente 60x, quindi i requisiti tecnici possono essere una barriera. Per aumentare l'uso, i ricercatori raccomandano che i programmi di controllo della malaria e le agenzie sanitarie aiutino le comunità a ottenere la lente corretta e aumentino la consapevolezza sugli strumenti, azione ritenuta importante anche in presenza di un calo dell'aiuto internazionale per il controllo delle malattie.
Parole difficili
- identificare — determinare l'identità di qualcosa o qualcuno trovato
- addestrare — insegnare a un sistema a riconoscere modelliaddestrato
- algoritmo — sequenza di regole per risolvere un compitoalgoritmi
- sorveglianza — attività di controllo e monitoraggio di eventi
- pesticida — sostanza usata per uccidere insetti nocivipesticidi
- aggregare — raggruppare dati o informazioni in un unico luogo
- consapevolezza — conoscenza e attenzione su un problema o rischio
- barriera — ostacolo che impedisce o rallenta un'azione
Suggerimento: passa il mouse o tocca le parole evidenziate nell’articolo per vedere definizioni rapide mentre leggi o ascolti.
Domande di discussione
- Quali vantaggi e svantaggi vedi nell'usare app e intelligenza artificiale per la sorveglianza delle zanzare nelle città africane?
- Come potrebbero le agenzie sanitarie aiutare le comunità a superare le barriere tecniche indicate nello studio?
- In che modo il coinvolgimento dei cittadini può migliorare il controllo della malaria? Fornisci esempi o motivazioni basate sul testo.
Articoli correlati
NeuroBridge: intelligenza artificiale per capire la comunicazione autistica
Ricercatori di Tufts hanno creato NeuroBridge, uno strumento di intelligenza artificiale che aiuta le persone non autistiche a comprendere e adattare la propria comunicazione verso persone autistiche. Lo strumento mostra alternative di risposta e ha ricevuto riscontri positivi.
Nanoflowers potenziano mitocondri e ringiovaniscono cellule
Uno studio della Texas A&M mostra che nanoparticelle a forma di fiore aumentano i mitocondri nelle cellule staminali. Le staminali potenziate trasferiscono mitocondri a cellule danneggiate, ripristinando energia e funzione cellulare.
GLO1 aiuta il cervello a resistere al danno da calcio
Ricercatori della Yale School of Medicine hanno studiato come la proteina GLO1 aumenta quando c’è troppo calcio nelle cellule. L’attività di GLO1 cala con l’età e questo può ridurre la protezione del cervello e la memoria nei topi.
