L’azienda biotech Ainos sta cercando di trasformare il respiro umano in una nuova fonte di dati clinici attraverso una piattaforma definita “Smell AI”, un sistema che combina sensori MEMS, elaborazione digitale e modelli linguistici proprietari per identificare malattie analizzando i composti organici volatili presenti nell’aria espirata. L’azienda collaborerà per un anno con National Taiwan University per studiare pazienti che manifestano dispnea, cioè difficoltà respiratoria, uno dei sintomi più frequenti nei pronto soccorso e potenzialmente associato a patologie molto differenti tra loro. L’obiettivo è distinguere condizioni come la riacutizzazione della broncopneumopatia cronica ostruttiva e lo scompenso cardiaco acuto, due quadri clinici che richiedono approcci terapeutici completamente diversi ma che spesso si presentano con sintomi iniziali simili.

Il concetto alla base del progetto ruota attorno ai cosiddetti “breathprint”, impronte respiratorie composte da specifiche combinazioni di molecole volatili. Secondo Ainos, ogni patologia altererebbe in modo riconoscibile il profilo chimico del respiro, permettendo all’intelligenza artificiale di individuare pattern invisibili all’analisi umana tradizionale. L’AI Nose sviluppato dall’azienda utilizza sensori micro-elettromeccanici che modificano la propria resistenza elettrica in presenza di determinati gas; tali variazioni vengono quindi convertite in segnali digitali e interpretate da uno “Smell Language Model”, una sorta di modello linguistico adattato però all’universo degli odori e delle firme molecolari.

La parte forse più interessante del progetto è il tentativo di costruire un linguaggio computazionale degli odori, cioè un’infrastruttura capace di classificare, contestualizzare e apprendere correlazioni chimiche complesse. In sostanza, Ainos vuole fare per gli odori ciò che i large language model hanno fatto per il testo, ovvero creare rappresentazioni numeriche in grado di riconoscere strutture ricorrenti e trarne inferenze diagnostiche. La società parla apertamente di “digital breath intelligence”, espressione che può sembrare marketing futuristico ma che riflette una tendenza concreta della medicina contemporanea verso sistemi diagnostici non invasivi, rapidi e automatizzati.

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Il progetto taiwanese potrebbe inoltre contribuire alla creazione di un database globale di impronte respiratorie, utilizzabile non solo in pronto soccorso ma anche in monitoraggio domestico, telemedicina e prevenzione. L’idea di identificare malattie semplicemente respirando dentro un sensore ha implicazioni enormi sul piano logistico ed economico fra tempi di screening più rapidi, minore necessità di esami invasivi e possibilità di controlli continui fuori dagli ospedali. Tuttavia, rimane aperta la questione dell’affidabilità clinica. La medicina basata su AI continua infatti a mostrare limiti significativi, specialmente quando i modelli vengono impiegati fuori dagli ambienti di training o su casistiche reali molto eterogenee.

Parallelamente, anche Midjourney sta tentando una sorprendente espansione nel settore medico con la nascita di Midjourney Medical, iniziativa che punta a sviluppare scanner corporei basati su tomografia ultrasonica computazionale full-body. Il progetto appare quasi fantascientifico, visto che si parla di una spa hi-tech dove gli utenti vengono immersi in una vasca piena d’acqua e circondati da centinaia di migliaia di elementi ultrasonici in grado di generare immagini del corpo simili a risonanze magnetiche elaborate tramite AI.

Secondo la società, il sistema sfrutta una corona composta da 40 moduli di imaging contenenti circa 358.000 trasduttori ultrasonici. Questi emettono onde fino a mille volte al secondo, registrando come cambiano dopo aver attraversato il corpo umano immerso nell’acqua. I dati vengono poi inviati a cluster di calcolo massivi che ricostruiscono immagini tridimensionali dei tessuti con una precisione dichiarata intorno al mezzo millimetro, paragonabile alle MRI cliniche standard ma ancora distante dalle apparecchiature mediche più avanzate.

Midjourney sostiene di voler installare oltre 50.000 scanner nel mondo entro il 2031, arrivando teoricamente a un miliardo di scansioni mensili. L’ambizione è quella di trasformare la diagnostica preventiva in un processo rapidissimo e accessibile, con esami completi effettuabili in circa un minuto. L’azienda ipotizza addirittura che un monitoraggio corporeo continuo possa ridurre del 30% la mortalità globale e abbattere del 50% i costi sanitari.

Dietro l’estetica visionaria del progetto emergono però dettagli meno pubblicizzati. La tecnologia utilizzata non nasce interamente nei laboratori Midjourney, ma una parte fondamentale dell’hardware proviene da Butterfly Network, azienda specializzata in ultrasuoni che ha confermato di aver fornito i 40 moduli di imaging attraverso un accordo di co-sviluppo. Anche la metodologia di tomografia ultrasonica full-body non è completamente nuova e deriva da ricerche già avviate in ambienti accademici come California Institute of Technology.

Il vero nodo critico riguarda invece regolamentazione, privacy e accuratezza diagnostica. Midjourney parla esplicitamente della necessità di ottenere approvazioni FDA e sembra intenzionata, almeno inizialmente, a limitarsi alla produzione di mappe corporee dettagliate anziché a diagnosi mediche vere e proprie. Rimangono però molte incognite. Come verranno archiviati i dati biometrici? Le scansioni saranno utilizzate per addestrare ulteriormente gli algoritmi? Quali garanzie esistono contro errori interpretativi? Sono domande particolarmente delicate considerando che la stessa industria AI è già sotto pressione per questioni legate a copyright, trasparenza dei dataset e affidabilità dei modelli generativi.