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 “Digital Health” 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).
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.
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.
Nella maggior parte degli ospedali e delle cliniche di tutto il mondo, gli oftalmologi fanno diagnosi di retinopatia diabetica ed edema maculare diabetico esaminando gli occhi del paziente e identificando le minuscole lesioni, le emorragie e lo scolorimento che anticipano la cecità diabetica. Ma l’intelligenza artificiale (AI) potrebbe automatizzare questo processo e rendere i controlli più veloci e frequenti. L’AI è una tecnologia con la quale abbiamo a che fare quotidianamente, ad esempio quando utilizziamo i servizi di riconoscimento facciale, gli assistenti digitali o le auto senza conducente. Questi sistemi apprendono dalle informazioni che collezionano dall’ambiente circostante o da data set che gli vengono forniti.
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