Le aziende del settore sanitario spendono circa il 5% dei loro ricavi totali per le voci relative al comparto IT, una percentuale molto bassa, ma forse è arrivato il momento di cambiare e abbracciare le innovazioni tecnologiche
Il sistema sanitario nasce con l’obiettivo di prevenire e curare possibili problemi di salute dei pazienti, ma cosa succede se lo stesso sistema sanitario inizia a mostrare segni di malattia?
Guardando fuori dai nostri confini nazionali, sono sempre di più i Paesi in cui la sanità è privata, quindi i dottori lavorano in un modello di fee-for-service, ovvero vengono pagati in base ai singoli servizi che offrono. In un simile sistema, l’obiettivo del medico è quello di avere un numero sempre maggiore di pazienti, ma questo riduce il tempo speso per ogni visita e, allo stesso tempo, aumenta la possibilità di diagnosi sbagliate. Se a questo si aggiunge il fatto che le malattie cardiovascolari e i tumori sono sempre più diffusi e sono una delle cause principali di morte a livello globale e mancano ancora cure a lungo termine, è chiaro il pessimo stato di salute del sistema sanitario.
Ma cosa fare per migliorare la situazione? Secondo il Global Health Data Exchange, nei prossimi anni la spesa medica è destinata a salire vertiginosamente. Entro il 2030 si prevede che la spesa sanitaria globale raggiungerà i 10,6 mila miliardi di dollari, rispetto ai 9.000 miliardi del 2022. Inoltre, grazie alle ingenti nuove risorse, sarà possibile trovare, nel giro di pochi anni, importanti soluzioni a problemi con cui ormai il sistema convive da decenni. È proprio in questa situazione che, secondo Matt Reynolds, investment director di Capital Group, la tecnologia entra in gioco: i progressi nelle analisi dei dati, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale hanno già iniziato a infiltrarsi nel sistema sanitario, con la promessa di rivoluzionarlo dall’interno.
Sanità democratica: da sogno a realtà
In tutti quei Paesi dove la sanità è privata, ma purtroppo non solo, vi è un profondo disallineamento strutturale: ricevere cure rapide in casi di malattie gravi non sempre è assicurato, spesso dipende dal tipo di assicurazione sanitaria che ci si può permettere. L’intelligenza artificiale e l’utilizzo di un’analisi più rapida e profonda dei dati promettono, nel medio periodo, di colmare questo gap.
L’introduzione del modello value-based care, che offre una piattaforma comune per pazienti, assicuratori ed equipe medica per ricevere, analizzare e condividere i dati relativi all’assistenza sanitaria, ha come scopo principale quello di raggiungere il cosiddetto quadruplo obiettivo dell’assistenza sanitaria, ovvero: migliori risultati, maggiore soddisfazione dei pazienti e dei medici, a un costo pro capite di gran lunga inferiore. Senza la digitalizzazione delle cartelle cliniche e l’analisi automatica e rapida dei dati, rese possibili grazie alle nuove tecnologie, questi obiettivi sarebbero rimasti irraggiungibili ancora per molti anni.
Diagnosi veloci e precise
Il sequenziamento genetico non è una novità, è stato introdotto infatti nel 2005, ma la sua adozione ha preso il volo solo negli ultimi anni. I progressi nell’analisi dei dati hanno, infatti, contribuito a promuovere l’adozione di un sequenziamento genetico sempre più avanzato (Ngs) che, a differenza dei metodi tradizionali che erano in grado di analizzare un massimo di venti target in contemporanea, questo riesce a eseguire centinaia di sequenze mirate in parallelo.
Per molti anni, il problema principale di queste tecniche di sequenziamento era la lentezza del processo, eppure “le recenti scoperte nel campo dell’analisi dei dati e dell’intelligenza artificiale hanno tuttavia contribuito a ridurre i tempi e quindi i costi necessari per tradurre i dati grezzi in informazioni biologiche utilizzabili”, spiega Reynolds. Il risultato diretto sono quindi diagnosi più rapide e precise, indirizzate già verso una cura.
Nuove medicine per vecchie malattie
La scoperta di farmaci nuovi, prima impensabili, è un altro settore che sta ampliamente beneficiando dell’uso della tecnologia. Ogni anno viene progettato e testato un numero enorme di medicinali, eppure il 90% di questi risulta fallimentare, rendendo il lavoro di mesi inutile. Per migliorare questi sforzi e rendere più veloci i processi, molte aziende farmaceutiche hanno creato dei cloud privati, dove inseriscono database genetici abbinando gli esomi sequenziati alle cartelle cliniche elettroniche dei pazienti, tuttavia la natura decentralizzata di questi database rende difficile per le aziende scalare. È proprio qui che le nuove tecnologie arrivano in soccorso: Regeneron Pharmaceuticals sta cercando di sviluppare un cloud condiviso, dove possano migrare tutti i dati importanti. I primi risultati? Combinando tecnologia e scienza, gli esperti dell’impresa sono riusciti a ridurre il tempo necessario per eseguire i test sull’intero set di dati da 30 minuti, a meno di tre secondi.
Chirurgia intuitiva: dove arriva la mano robotica
Secondo lo European Surgery Journal, circa un paziente che ha subito un intervento chirurgico su otto tende a sperimentare qualche tipologia di complicazione post-operatoria, che risulta in un onere fisico e finanziario per il paziente stesso, ma anche per il sistema sanitario che deve ripetere esami e consultazioni. Combinare alla classica chirurgia l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico potrebbe alleggerire questo problema, aprendo la strada a interventi più sicuri e di successo.
Un esempio di questo è Intuitive Surgical, che ha incorporato big data e AI per analizzare i dati relativi a oltre 12 milioni di procedure effettuate con i suoi robot chirurgici da Vinci. L’esperto spiega che “con i contributi di oltre 200 esperti medici a livello globale, Intuitive sta costruendo strumenti come la guida in tempo reale per aiutare i chirurghi a svolgere un intervento con informazioni aggiuntive che li aiutano a migliorare il processo decisionale”. Insomma, il cambiamento è già in corso, basti pensare che nel 2022 le dimensioni del mercato globale della chirurgia robotica erano di 6,3 miliardi di dollari, che nei prossimi anni potrebbero crescere fino a 26,8 miliardi.
Ma l’intelligenza artificiale potrebbe rivelarsi un compagno fidato anche fuori dalla sala operatoria, accompagnando i medici nella selezione dei pazienti più adatti all’intervento, aumentando così le probabilità di successo.
