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Dati, Analytics e AI per aiutarci a vivere meglio, guarire prima e ammalarci meno.

Il mercato di Big Data e Analytics applicati al settore della Sanità è in piena espansione e c’è chi stima, come la Grand View Research di marzo 2018, che raggiungerà a livello globale un valore di 54 miliardi di dollari entro il 2025 .

Come evolveranno gli strumenti di analisi? Cosa aspettarci? Cosa sperare? Mentre la tecnologia continua a crescere ed evolvere, queste domande si fanno pressanti sia per i decision-maker del settore sanitario sia per gli IT manager.
Fra nuovi orizzonti e perplessità, esploriamo le trasformazioni di uno degli ambiti fondamentali per la qualità della nostra vita.

1. Una visione olistica del paziente? Sì, con i dati non strutturati

L’industria sanitaria ha a lungo cercato di capire come ottenere una visione a 360 gradi dei propri pazienti e, stando alle parole di Brandon Purcell di Forrester Research su HealthcareITnews, l’attesa è finita. 

Considerando che i modelli analitici e l’Intelligenza Artificiale sono affidabili solo se lo sono altrettanto i dati utilizzati per crearli, i fornitori di servizi sanitari dovranno investire significativamente nella creazione di asset in grado di collegare i dati dei pazienti alle fonti più disparate, in modo tale che – sempre secondo Purcell – la completezza e la qualità di questa unica fonte di verità sia la chiave della differenziazione per gli operatori sanitari, consentendo di fornire assistenza proattiva, personalizzare i servizi e ridurre i costi operativi“.

Non solo, le informazioni non strutturate saranno protagoniste: testi, immagini, audio e video non saranno più analizzati a vuoto, ma completeranno il quadro generale. Soluzioni come IBM Watson Health, ad esempio, sono già in grado di formulare diagnosi in base ai risultati delle immagini mediche, e in generale il deep learning e le reti neurali analizzeranno le conversazioni dei medici con i pazienti – sia di persona che al telefono – insieme al testo delle mail e dei messaggi e tutti i tipi di dati di immagini e video.

2. Gli strumenti ci sono, bisogna lavorare sulle chiavi di lettura

L’assistenza sanitaria è un settore ricco di dati, ma spesso ci si concentra su una visione “verticale” di queste informazioni. Invece, i sistemi sanitari devono affidarsi agli analyitcs per ottenere una visione completa dell’esperienza del paziente nel tempo, e in tutti i luoghi di assistenzaPer sfruttare i nuovi strumenti di analisi, le organizzazioni sanitarie devono infatti avere accesso a pattern di dati che comprendono l’intero spettro dell’assistenza clinica, dati che prevedono l’osservazione di differenti variabili, ciascuna in un una serie di periodi di tempo.

Solo applicando analisi avanzate a dati aggregati provenienti da tutte le visite, da episodi di assistenza e popolazioni di pazienti e valutandole rispetto a specifici KPI, le organizzazioni possono identificare le inefficienze e scoprire interdipendenze tra ospedali, case di cura e punti di assistenza che possono essere causa di prestazioni negative, costi elevati e molto ancora. Su questo non è nemmeno necessario spingersi oltreoceano per scoprire laboratori di eccellenza: la Regione Emilia-Romagna è, come noto, una delle migliori espressioni del Sistema Sanitario italiano e, grazie anche alla collaborazione con Iconsulting, già da qualche anno, non solo ha reso le informazioni facilmente e rapidamente fruibili dai cittadini, ma è riuscita su queste a fondare le proprie decisioni strategiche per rispondere in modo concreto alle esigenze del cittadino, abilitando percorsi sanitari personalizzati e calibrati sul territorio.

Con i progressi nell’apprendimento automatico e nell’Intelligenza Artificiale, inoltre, si passerà – come è già successo in molti altri ambiti – dall’analitica descrittiva all’analisi predittiva: l‘integrazione del machine learning o dell’AI con le metodologie di stratificazione del rischio creerà una nuova serie di strumenti analitici che supportano gli interventi in tempo reale nell’erogazione dell’assistenza.

Le robuste capacità analitiche consentiranno poi di migliorare la misurazione delle prestazioni, fornendo informazioni significative che possono essere utilizzate per promuovere miglioramenti reali e sostenibili nella qualità e nei costi dell’assistenza sanitaria.

3. Intelligenza Artificiale e algoritmi per la prevenzione

Dai medic-robot che operano completamente per via endoscopica ai supporti hi-tech a servizio della disabilità, le innovazioni non mancano e, anche in questo caso, non serve allontanarsi troppo dal territorio italiano per trovare l’eccellenza. Durante la scorsa Maker Faire, infatti, sono stati presentati guanti che parlano dando voce alla lingua dei segni (Talking Hands), esoscheletri riabilitativi (Hubotics), ma anche sedie a rotelle guidate con lo sguardo (Optical Wheelchair), abiti sensorizzati per chi soffre di Asperger (SenseWear) o Safe Track, bastone che tramite vibrazioni segnala la distanza dagli ostacoli sul cammino e, in caso di smarrimento, indica la strada di casa.

Sempre rimanendo in Italia, è incoraggiante scoprire che anche la Ricerca sta facendo degli importanti passi per quanto riguarda la prevenzione di malattie come l’Alzheimer e il Parkinson. Grazie a un algoritmo, capace di individuare le caratteristiche dell’Alzheimer su una risonanza magnetica meglio di quanto possano fare gli esseri umani, sarebbe infatti possibile riscontrare la malattia dieci anni prima che se ne manifestino i sintomi. In una prima fase gli esperti dell’Università di Bari hanno addestrato l’Intelligenza Artificiale fornendole le immagini di cervelli di pazienti con Alzheimer e di soggetti sani. Lo step successivo è stato quello di testare la tecnologia per valutare se fosse in grado non solo di discriminare tra soggetti sani e malati, ma anche di identificare nelle scansioni cerebrali alterazioni in fase precoce che sarebbero poi evolute in malattia di Alzheimer conclamata. Se i risultati presentati nella ricerca, ancora in fase di valutazione da parte della comunità scientifica, dovessero essere ritenuti validi, l’algoritmo potrebbe essere applicato anche per la diagnosi precoce di altre malattie neurodegenerative.

L’obiettivo generale è rendere la Sanità e la Medicina precisa, predittiva, prescrittiva e partecipativa attraverso informazioni significative e più complete possibile, con alcuni ambiti di applicazione privilegiati come la gestione della salute della popolazione e il supporto al processo decisionale in ambito clinico e, non meno importante, nella Ricerca Scientifica. Solo in questo modo si può costruire un sistema sanitario davvero incentrato sul paziente.

4. Quale ruolo per i medici nella Sanità dei prossimi anni?

Non c’è dubbio, stiamo assistendo all’inizio della più grande rivoluzione tecnologica nella storia della medicina, ma difficilmente riusciremo a immaginare la componente umana integralmente rimpiazzata da algoritmi o cyborg nelle decisioni cliniche o nel rapporto con il paziente. E, sebbene il dibattito su questo tema sia molto acceso, riascoltando le parole del chirurgo e trapiantologo di fama internazionale Antonio Daniele Pinna intervenuto al Better Decisions Forum by Iconsulting, c’è ancora da ritenersi fortunati.

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