La Sanità 4.0 e in generale l’innovazione digitale in sanità vengono spesso citate come strumenti di efficacia ed efficienza, irrinunciabili per garantire la sostenibilità del Servizio sanitario. Secondo il Mgi Industry Digitization Index, la sanità però in questo si posiziona agli ultimi posti della classifica, insieme ai settori delle costruzioni, agricoltura e caccia. Contemporaneamente, negli ultimi anni il settore ha subìto alcune profonde innovazioni legate, ad esempio, allo sviluppo dei farmaci innovativi o allo sviluppo tecnologico delle apparecchiature medico-diagnostiche, che, anche grazie ai robot chirurgici, lo stanno rivoluzionando.
Non esiste quindi una barriera culturale all’innovazione in sanità, anche se come dimostrato dalle recenti analisi del Politecnico di Milano, gli investimenti stentano a decollare. Inoltre, nonostante la disponibilità di milioni di dati (digitalizzati e non), ad oggi non è possibile usufruire di informazioni rilevanti per la cura del cittadino. Qualcosa sta cambiando?
Tre fenomeni si stanno evidenziando:
1) l’inadeguatezza di modelli di presa in carico “ospedale centrici”, e la necessità di articolare percorsi di cura che integrino diversi setting assistenziali e professionalità in una medicina che deve essere sempre più personalizzata;
2) l’esplosione dei dati: apparecchiature wearable e nanotecnologie biomedicali consentono agli individui di controllare parametri vitali; nuove tecniche di sequenziamento del genoma hanno portato a raddoppiare ogni 7 mesi i dati genetici prodotti giornalmente; la letteratura medica ormai genera più di un articolo ogni 40 secondi;
3) la disponibilità di nuove tecnologie che per la prima volta consente di analizzare, comprendere e correlare grandi moli di dati strutturati e non (i sistemi cognitivi e le nuove capacità di calcolo), in modo agile e senza investimenti infrastrutturali rilevanti (grazie al cloud), garantendo la tracciabilità e sicurezza delle informazioni (con la blockchain).
In un momento in cui dobbiamo ripensare i percorsi assistenziali abbiamo a disposizione nuove tecnologie in grado di entrare nel cuore del servizio sanitario, trasformarlo e abilitare nuovi modelli sostenibili di ricerca, diagnosi, presa in carico e cura. Si tratta di una trasformazione complessa che richiede il coinvolgimento di molteplici attori: professionisti, famiglie, associazioni, aziende. Ciascuno, superando i confini dei propri ambiti specialistici e ripensando il proprio ruolo, contribuirà a definire nuovi modelli di assistenza che dimostrino nei fatti i migliori risultati in termini di cura e accesso per tutti.
COOPERATIVA SOLE
La Cooperativa Sole, che si occupa di assistenza agli anziani, sa quanto sia necessario gestire ogni anziano individualmente; ognuno, infatti, ha necessità e peculiarità legate alla propria situazione. La Cooperativa, dovendo contenere i costi, ha scelto di utilizzare una soluzione scalabile basata sull’uso di sensori installati in modo discreto all’interno della struttura, assicurando così ai pazienti un certo margine di libertà all’interno di un contesto controllato. I sensori sono collegati a un cruscotto di monitoraggio che, appena registra un evento che differisce da parametri prestabiliti, invia automaticamente un sms all’operatore sanitario, consentendo un intervento tempestivo e puntuale. Questo sistema è stato reso possibile grazie a sensori, tecnologie digitali e algoritmi “istruiti” in grado di identificare la varianza rispetto allo standard e alla condivisione dei dati attraverso il cloud.
FOOD AND DRUG ADMINISTRATION
La blockchain consente la gestione dei dati dei pazienti degli studi clinici con qualità, tracciabilità, trasparenza e reperibilità dei dati. Per questo IBM ha siglato un’intesa con la Food and drug administration (Fra), l’agenzia americana per gli alimenti e i medicinali, volta a definire una modalità di scambio sicuro, efficiente e scalabile dei dati sanitari tramite tecnologia blockchain. Attualmente, i pazienti infatti godono di un accesso limitato ai propri dati sanitari e non sono in grado di condividerli con ricercatori o strutture in modo semplice e agevole. Permettere loro una condivisione sicura dei propri dati, per finalità di ricerca o tra varie strutture sanitarie, crea l’opportunità di compiere grandi progressi nell’assistenza sanitaria.
UNIVERSITÀ DELLA NORTH CAROLINA
L’utilizzo di sequenziatori genetici di nuova generazione per supportare l’immuno terapia oncologica ha creato nuove sfide nell’analisi di grandi quantità di dati genomici. A questo proposito, in collaborazione con l’Università della North Carolina (Usa), IBM ha condotto uno studio retrospettivo per analizzare le mutazioni genetiche di più di mille pazienti affetti da tumore, utilizzando la soluzione IBM Watson for Genomics. Sfruttando le capacità di questa tecnologia di leggere più di 24 milioni di pubblicazioni medico scientifiche in soli due minuti, la soluzione è stata in grado, non solo di correlare le mutazioni già identificate dai clinici nei singoli referti, ma anche di identificare nel 32% dei pazienti nuove mutazioni, indirizzabili con terapie personalizzate. Questi risultati dimostrano che l’uso dell’Intelligenza artificiale consente l’analisi rapida ed efficente di grandi quantità di dati, utili al clinico per studiare e proporre terapie mirate per ogni singolo paziente.
ISTITUTO NEUROLOGICO BARROW
L’Istituto neurologico Barrow (Phoenix, Usa) è uno dei più grandi centri di ricerca e di cura per le malattie neurologiche. I suoi ricercatori sono impegnati quotidianamente nello studio della Sclerosi laterale amiotrofica (Sla) e nell’identificazione di nuovi farmaci e terapie che possano curare le circa 420mila persone nel mondo affette da Sla. Grazie all’utilizzo di IBM Watson for drug discovery è stato possibile analizzare in poche ore circa 1.500 proteine nel genoma umano potenzialmente legate alla Sla. In particolare, grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’analisi di 42 milioni di pubblicazioni medico-scientifiche, il sistema ha proposto 10 proteine altamente correlate con la Sla e l’Istituto le ha valutate confermandone 9 di cui 5 che non erano mai state associate con tale malattia. La disponibilità di questa soluzione in grado di elaborare velocemente milioni di informazioni non strutturate, consente ai ricercatori di indirizzare velocemente e prioritizzare i propri sforzi verso le aree di ricerca che possono portare allo sviluppo di nuove cure per i pazienti affetti da Sla.
