Telemedicina, algoritmi, app, wearable, gamification, intelligenza artificiale e terapie digitali per innovare la gestione della salute

Non solo terapie digitali, ma anche diagnostica, raccolta dati per la ricerca, miglioramento dello stile di vita e della comunicazione con i medici, telemedicina, social media, intelligenza artificiale, wearable (La tecnologia wearable, che significa indossabile, consiste in cose che possono essere indossate, come vestiti, sensori o occhiali, che contengono una tecnologia informatica) e gamification (l'applicazione di elementi del gioco in contesti non legati ad esso, tra cui le applicazioni in sanità). Le terapie digitali sono un ambito in crescita e che potrà rispondere ad alcuni bisogni dei pazienti a cui ancora oggi non si riesce a dare una risposta concreta, ma la tecnologia non si ferma qui. Gli algoritmi, le app, i device potranno aiutare medici e pazienti ad affrontare la malattia sfruttando la tecnologia, a supporto delle medicine classiche o utilizzata in modo indipendente.

Lo scorso aprile la Food and Drud Administration (FDA – l’agenzia regolatoria dei farmaci statunitense) ha approvato uno strumento per la diagnosi di problemi dell’occhio legati al diabete, dimostrando proprio che oltre alle terapie, c’è tutto l’ambito della diagnostica che può beneficiare delle tecnologie avanzate. Anche in questo caso, l’approvazione degli enti è fondamentale per l’applicazione di questi nuovi strumenti alla pratica medica condivisa. L’istituzione della Digital Health Innovation Action Plan delinea gli sforzi della FDA verso questa rivoluzione della medicina digitale. In Europa è stato creato il consorzio Digital Health Europe per supportare la trasformazione verso il digitale della medicina. Inoltre, l’attenzione delle grandi industrie che si occupano di data science e informatica è molto elevata in questo settore: basti pensare all’Apple Watch, che è stato registrato negli Stati Uniti dalla FDA come dispositivo medico e che è in grado di rilevare episodi di fibrillazione atriale grazie alla esecuzione di un elettrocardiogramma a una derivazione. Google ha recentemente acquistato Fitbit per 2,1 miliardi di dollari, Adidas nel 2015 ha acquistato Runtastic (una delle applicazioni maggiormente conosciute da chi pratica il fitness), mentre diverse aziende farmaceutiche stanno investendo nel settore digitale già da qualche anno.

Ad oggi il potenziale di questi strumenti, specialmente per quanto riguarda le terapie digitali, è limitato dalla presenza di una grande quantità di prodotti – basti pensare alle oltre 325.000 app presenti negli app store che appartengono alla sfera del benessere e del fitness, ma che non rientrano nella definizione di terapie - e anche alla mancata organizzazione a livello di incentivi, anche se gli investimenti nel settore hanno avuto un incremento notevole negli ultimi anni. Valutare, comprendere e risolvere questi ostacoli farà in modo di procedere verso una nuova fase della medicina moderna.

La sezione “Innovazioni tecnologiche” è realizzata in collaborazione con Eugenio Santoro, Capo del Laboratorio di Informatica Medica del Dipartimento di Salute Pubblica presso l’Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS (Milano)

Gruppo Rozza Sissa

Portare le capacità di supercalcolo su tablet e smartphone in ambito sanitario potrebbe permettere rapide letture dei dati medici e simulazioni. Ce ne parla Gianluigi Rozza della SISSA di Trieste

Un supercomputer può entrare in sala operatoria? Oggi ancora no, ma nel prossimo futuro sarà possibile. La potenza di calcolo a portata di chirurgo potrebbe, ad esempio, permettere la lettura della “geometria” della struttura vascolare del paziente in tempo quasi reale, personalizzando e perfezionando sempre di più ogni aspetto della medicina. È questo ciò che viene studiato da un gruppo di ricerca internazionale della Scuola Internazionale Superiori Studi Avanzati (SISSA, Trieste), grazie al progetto AROMA-CFD finanziato dal Consiglio Europeo della Ricerca e destinatario di un ERC, partendo da un’idea nata circa 15 anni fa negli Stati Uniti.

Telemedicina

Con la nascita della piattaforma digitale WelCARe migliorano sia la possibilità di comunicazione tra i medici che l’accesso dei pazienti a terapie innovative come le CAR-T

Le terapie a base di cellule CAR-T costituiscono un raffinato prodotto della moderna medicina ma questa straordinaria innovazione terapeutica, racchiusa in questo manipolo di linfociti ingegnerizzati per combattere il cancro, richiede una complessa gestione, non solamente in fase produttiva, ma anche nelle fasi di erogazione ai pazienti. Oltre ad un indispensabile approccio multidisciplinare è infatti necessario continuare a seguire i pazienti in maniera vigile, costante e scrupolosa. Su questi presupposti è nata WelCARe, uno strumento digitale in grado di coniugare sistemi di telemedicina e intelligenza artificiale, frutto della collaborazione tra Novartis - che ha sviluppato tisagenlecleucel (Kymriah) - e la start up Soluzioni Salute Informatica.

Immuni

Dopo tanta attesa, la app è scaricabile dal 1° giugno e la sperimentazione, che inizia l'8 giugno, include 4 Regioni. Non mancano però i dubbi (e i dati scientifici)

Un primo passo verso il concreto arrivo dell’app Immuni è stato fatto. Lo scorso 20 maggio, infatti, Apple e Google hanno annunciato di aver terminato il lavoro congiunto per la messa a punto di una tecnologia di tracciamento del contagio da Coronavirus. Una sorta di piattaforma universale che permetterà la comunicazione anche tra gli smartphone con sistema operativo iOS o Android e che sarà messa nelle mani delle autorità sanitarie di tutto il mondo che ne hanno fatto richiesta - tra cui l’Italia - per poter utilizzare la propria app di contact tracing. Tutto bene, se non fosse che a Fase 2 inoltrata dell’emergenza sanitaria i dubbi sulla reale efficacia di questo sistema restano aperti. Perché a oggi non esistono studi scientifici che dimostrino la validità di un’app per il tracciamento dei contatti.

Intelligenza artificiale

Secondo uno studio recentemente pubblicato su Nature, l’algoritmo riuscirebbe a identificare le lesioni del cancro al seno nelle mammografie meglio dell’occhio umano

I ricercatori della divisione Deep Mind di Google hanno “addestrato” un modello di intelligenza artificiale (AI) a identificare il cancro al seno grazie a migliaia di immagini di mammografie, per poi testare le sue capacità su due set di dati. Lo studio, pubblicato il 1° gennaio 2020 sulla rivista Nature, ha dimostrato che in determinate condizioni l’AI è più efficiente dell’uomo nell’identificazione di lesioni precancerose o indicanti la presenza di cancro al seno. Pur non essendo un sistema infallibile, l’unione tra capacità umane e quelle del programma potrebbe portare a una riduzione degli errori di lettura delle immagini, specialmente per quanto riguarda il rilevamento di falsi positivi e di falsi negativi. I tassi di errore sono ad oggi piuttosto elevati nel caso dello screening mammografico.

Intelligenza artificiale

I tempi necessari per lo sviluppo di un farmaco sono molto lunghi e le procedure costose: l’utilizzo dell’intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare questo processo.

Lo sviluppo di un farmaco richiede in media dai 10 ai 15 anni e una spesa di 1,5-2 miliardi di euro: di questi, circa la metà è dedicato alle sperimentazioni cliniche. Sebbene l’intelligenza artificiale (AI) non abbia ancora avuto un impatto significativo sui trial clinici, esistono già alcuni modelli – basati proprio sull’AI – in grado di aiutare i ricercatori nella parte di progettazione, di reclutamento dei pazienti e di monitoraggio. Questo per migliorare i risultati dello studio, ridurre i tassi di abbandono dei partecipanti (che in media è pari al 30%) e limitare quindi i fallimenti dei trial. Inoltre, meno di 1/3 delle molecole, o terapie, sperimentali che è in Fase II arriva alla Fase III della sperimentazione, con una notevole perdita di tempo e denaro. Una ricerca, supportata da IBM Research e pubblicata su Trends in Pharmacological Sciences (Cell Press Reviews), esamina come l’AI potrebbe influenzare lo sviluppo di farmaci nel prossimo decennio.

Cervello

Dai dati alla terapia: il futuro della biomedicina si baserà sulla combinazione di diverse discipline e sui big data

Proviamo a immaginare un mondo in cui l’esperienza pregressa e i dati di milioni di pazienti possano aiutare i medici a fare diagnosi più rapide e accurate, facilitare i ricercatori a comprendere i meccanismi genetici alla base delle malattie e predire il rischio di una patologia in tempo utile per prevenirla. Le nuove tecnologie stanno trasformando la medicina e questa rivoluzione parte dai dati. Dati sanitari, immagini cliniche, sequenze del genoma, dati sulle terapie prescritte e sui risultati ottenuti: dati che ciascuno di noi ha contribuito a creare. Sebbene i primi cenni di intelligenza artificiale (AI) in medicina risalgono agli anni ’80, è solo con l’inizio del nuovo millennio che c’è stata un’esplosione dell’interesse in questo settore a livello mondiale.

Con il contributo incondizionato di

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