Invecchiamento della popolazione, allungamento dell’aspettativa di vita, gestione delle fragilità: sono queste le principali domande di salute oggi in Italia, alle quali si può rispondere con processi innovativi di analisi e interpretazioni dei big data e rispettosi della privacy, in grado di ottimizzare gli attuali modelli di presa in carico del paziente.
È la cosiddetta “human data science”, che può rivoluzionare e far evolvere la governance medica e ospedaliera grazie all’elaborazione dei dati sanitari con sistemi di machine learning e intelligenza artificiale applicati al mondo sanitario, con expertise umana in grado di interpretarne gli esiti.
Questo è stato il tema principale del simposio che IQVIA, esperta nell’analisi di dati e soluzioni tecnologiche in ambito sanitario, ha tenuto all’ultimo congresso della Società Italiana di Farmacia Ospedaliera e dei Servizi Farmaceutici.
«Il mondo della sanità è tra le ultime posizioni per l’utilizzo dei dati: rispetto ad altri settori strategici, quello sanitario occupa il nono posto su una scala di 13 comparti importanti della società civile», spiega Carlo Salvioni, Vice President Operations di IQVIA Italia. «Non solo, ma la gestione dei dati è in una situazione “sottosopra”, dove l’80% del tempo è dedicato alla pulizia dei dati e solo il 20% è impiegato nell’analisi degli stessi. In una condizione ottimale, la situazione dovrebbe essere l’esatto opposto».
La human data science può aiutare a far evolvere il sistema sanitario perché propone un approccio integrato: la scienza dei dati elabora le informazioni sanitarie e quella umana le interpreta. In questo modo si ottengono dati strutturati, contestualizzati e, soprattutto, utili.
Guardando da vicino le problematiche che il mondo della salute affronta oggi, nel campo della ricerca clinica la situazione desta preoccupazione su vari aspetti.
«Fare ricerca richiede investimenti ingenti», continua Salvioni, «i costi di sviluppo di nuove molecole sono in continuo aumento, basti pensare che per l’approvazione di un farmaco, tra ricerca e tutti gli step da seguire, occorrono circa 2,5 miliardi di euro».
A livello mondiale i lanci annuali di nuove sostanze attive aumentano costantemente: tra il 2019 e il 2023 si stima che saranno lanciate 54 nuove molecole.
Oltre ai costi, le aziende affrontano altre criticità, come il ritorno sugli investimenti, che è diminuito del 23% o i tempi lunghi di immissione del farmaco sul mercato: l’82% dei trial clinici, infatti, termina con forti ritardi, causando aumenti di costi enormi per le aziende farmaceutiche e impattando sulla salute dei pazienti che attendono il farmaco.
«I trial clinici per gli ospedali sono fondamentali», spiega Salvioni, «perché consentono di attirare finanziamenti e apportano grande valore e supporto alla ricerca clinica.
La human data science può aiutare a rendere efficienti i trial clinici, permettendo di individuare in modo efficace i pazienti più idonei e abbassare il tasso di insuccesso.
Attraverso il sistema CORE di IQVIA che integra soluzioni tecnologiche, dati sanitari, expertise del settore e analisi avanzate dei dati, stiamo ottimizzando i trial clinici in diversi ospedali europei: in alcuni casi siamo riusciti ad aumentare del 61% la velocità di arruolamento dei pazienti e del 66% la velocità di identificazione di siti di reclutamento per i trial».
Un altro esempio è l’individuazione di pazienti di malattie rare per i trial clinici.
Utilizzando i sistemi di machine learning di IQVIA, che si basano su database di 100 milioni di pazienti (con la possibilità di segmentarli con oltre 100 predittori demografici e medici), è stato possibile arruolare un numero superiore di soggetti (+5,2%) rispetto ai modelli di reclutamento tradizionali.
Queste soluzioni altamente tecnologiche, inoltre, possono migliorare altri settori del SSN.
Come ha spiegato Antonella Levante, Senior Principal Real World Data di IQVIA Italia, se fino a oggi l’agenda del sistema sanitario è stata dettata dall’efficienza, ora questo paradigma deve cambiare e deve essere orientato al valore, secondo le indicazioni della value based healthcare.
Quali sono le sfide maggiori per il nostro Paese in termini di gestione della salute?
L’Italia è la seconda nazione (dopo il Giappone) più vecchia del mondo, con un’età media superiore ai 45 anni. Le dinamiche demografiche, insieme all’aumento dei pazienti fragili e cronici, assorbirà quantità crescenti di risorse.
Nel nostro SSN, solo il 41% dei cittadini affetti da una patologia è regolarmente in cura, mentre il grado di aderenza terapeutica è, in media, del 45%.
Se l’aderenza terapeutica e la gestione dei pazienti cronici fossero efficienti, il sistema potrebbe risparmiare tra gli 11 e i 12 miliardi di euro.
In questo scenario, big data e intelligenza artificiale indicano la strada da seguire, accelerando un processo di innovazione che non possiamo più rimandare.
Lavorare a una nuova governance che renda accessibili i big data per la ricerca scientifica consentirebbe di replicare esperienze virtuose che sono già realtà in molti Paesi europei, dove operano sistemi sanitari pubblici, universalistici e improntati a un modello di protezione della privacy comune, coerente con il GDPR.
L’esperienza internazionale di IQVIA ha già mostrato ampiamente i successi dell’applicazione dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario: per esempio, è possibile ridurre il tempo medio di diagnosi delle patologie rare (oggi fermo a 4.8 anni) e di malattie croniche come il diabete, dove il 24% dei pazienti non sa di essere malato o non segue alcun trattamento, o ancora ridurre il tasso di abbandono delle terapie che oggi interessa circa il 60% dei pazienti.
Il volume di dati generato dai sistemi sanitari in tutto il mondo non ha eguali ad altri settori: tra il 2018 e il 2025 si stima che l’aumento dei dati medici sarà del 40%, mentre quelli non medici aumenteranno del 20%.
Inoltre, l’80% dei dati healthcare non è strutturato, per esempio i dati sanitari che viaggiano sui social, a fronte di un 20% strutturato, come le prescrizioni o le cartelle cliniche.
In questo contesto, il requisito essenziale per generare valore è la specializzazione nelle competenze cliniche e sanitarie, che vanno oltre le conoscenze di sistemi ICT e modelli di intelligenza artificiale avanzati.
IQVIA, in quanto Human Data Science Company, ha voluto cogliere proprio questa sfida, unendo tecnologia, ricerca clinica e competenze analitiche di eccellenza a livello mondiale.
Il rischio, infatti, è che tutti questi dati, se non ben interpretati, contestualizzati e strutturati, possano generare un big bang di informazioni inutili.
Giovanni Felice
