Telemedicina in tutte le sue declinazioni, dalla televisita al teleconsulto alla teleassitenza, sviluppo e implementazione di piattaforme e portali, intelligenza artificiale e creazione di algoritmi, modelli organizzativi interagenti e complementari, interoperabilità di dati e sistemi, governance dei dati sanitari nel rispetto della privacy e della cyber security. Il futuro della sanità è digitale con le sfide, opportunità e rischi che esso comporta. Se ne è parlato a Milano nel corso della Digital Health Week.
Da Agenas ad ASD
Garantire omogeneità a livello nazionale ed efficienza a tre livelli: nell’attuazione delle politiche di digitalizzazione, di implementazione e di erogazione dei servizi sanitari anche attraverso soluzioni di telemedicina. Con questi specifici compiti Agenas, nell’ambito delle opportunità trasversali offerte dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza e dalle grandi piattaforme, ha assunto il ruolo specifico di Agenzia Nazionale per la Sanità Digitale (ASD), qualificandosi anche come soggetto attuatore per l’investimento del PNRR in ambito di telemedicina, intelligenza artificiale (IA) e portale trasparenza e come ente per le valutazioni e lo sviluppo di modelli organizzativi riferiti al Programma nazionale di HTA (Health Technology Assessment) con particolare attenzione ai dispositivi medici (DM).
Dati, interoperabilità dei dati e dei documenti, servizi, certificazione, gestione, tariffe, regolamenti europei sono alcuni degli aspetti sui cui lavorerà l’Agenzia con un ruolo di coordinamento verso le regioni, con l’obiettivo della messa a terra di modelli organizzativi e processi nuovi che partendo da un contesto di telemedicina, ne possano attivare altri a cascata. Riferendosi nello specifico ai DM e al relativo regolamento europeo,sarà necessario garantire l’interoperabilità dei dati tra il DM stesso e le piattaforme regionali di telemedicina e, nel merito e con questi obiettivi, ASD sta lavorando a un documento di indirizzo al mercato in cui si traccia una roadmap di evoluzione del mondo dei DM.
Il telemonitoraggio
Costituisce uno degli ambiti di azione e impiego della telemedicina, applicabile non solo ai DM. Il telemonitoraggio è un processo di gestione, complesso, che prevede la definizione di un Piano che delinei l’utilità d’uso dello strumento e l’esito atteso per specifico paziente, prevedendo pertanto un identificativo associato alla singola persona e la messa in piedi di processi di verifica tecnica dei dispositivi e di indici di misurazione quali-quantitativi per specifici parametri e/o outcome. Ciò implica una organizzazione logistica di base dei DM in grado di matchare dati di accessibilità e distribuzione e del paziente e dati riferiti al DM, dunque una interoperabilità aperta.
Ciò che attende i DM, ma non solo, è un utilizzo sempre più spinto di algoritmi, anche potenzialmente come strumento di cura; esistono oggi le condizioni per disegnare una robusta strategia di lungo periodo per la gestione, valutazione, introduzione e utilizzo degli strumenti di sanità digitale. I prossimi anni saranno cruciali, sia a livello italiano che europeo, per la realizzazione di un framework applicabile alla sanità digitale secondo quanto definito dal contesto normativo europeo e internazionale.
Le esperienze
Televisita, teleassitenza, telemonitoraggio: sono aree di intervento che hanno impegnato il territorio nello sviluppo di progetti dedicati, alcuni pilota, altri più consolidati, ricorrendo a portali e piattaforme regionali o nazionali e allo sviluppo di soluzioni di IA.
Regione Lombardia, in collaborazione con Agenas, per esempio ha lavorato alla messa a punto di una infrastruttura sinergica, ovvero un ambiente digitale moderno, integrato, innovativo tale da favorire la collaborazione, sicura e coordinata, e la consultazione fra i diversi professionisti che operano sul territorio in ambito ospedaliero, medici e farmacisti territoriali, operatori sanitari della Case di Comunità, strutture e ogni altro stakeholder che coopera nella gestione del paziente a tutti i livelli.
La piattaforma vuole essere uno strumento di riferimento unico (in cui è possibile l’integrazione con strumenti già in uso), in cui le singole regioni, a seconda delle necessità del proprio territorio potranno attuare e avviare percorsi e processi integrati di telemedicina, in una logica di interoperabilità.
Istituto Clinico Humanitas ha strutturato un sistema di digitalizzazione di primo livello per sostituire occasioni in cui non sia richiesta la presenza fisica del paziente presso l’ospedale con contatti virtuali, quali una televisita, a favore di una riduzione degli accessi in ospedale e di una migliore gestione del time-consuming.
Obiettivo del progetto è costruire percorsi di cura, tramite l’utilizzo di app, cui agganciare successivamente servizi di telemedicina, che consentano da un lato al paziente, come anche al caregiver, di avere a portata di mano tutte le informazioni inerenti alla propria patologia e dall’altro al clinico/alla struttura di gestire un ampio flusso di popolazione affetta da patologie croniche. La soluzione si profila come una sorta di hospital at home che funge al contempo da collettore di dati per i sistemi verticali, quali la cartella clinica.
La proposta dell’Azienda sociosanitaria locale n.1 di Sassari è la messa a punto di una infrastruttura pubblico-privata che includa inizialmente un piccolo numero di fornitori /stakeholder, poi mutuabile a singole attività/patologie, quali ad esempio l’applicazione di IA a pazienti oncologici, per la raccolta e l’elaborazione di dati.
Nella stessa direzione, FISM (Federazione Italiana Società Medico Scientifiche) è impegnata nello sviluppo di un ecosistema digitale per la gestione del paziente cronico con comorbidità, tale da consentire la multidisciplinarietà e interdipendenza di tutti gli attori – società scientifiche affiliate FIRS, stakeholder (industrie, paziente, associazioni pazienti clinici) – in un percorso di Think Thank multidisciplinare, catalizzatore di idee e di progetti finalizzati al miglioramento della sanità italiana, specificatamente in aree cliniche (prevenzione, cronicità e malattie rare) e aree funzionali e di innovazione (formazione e competenze).
L’Azienda Sanitaria di Trento, in funzione della tipologia del territorio ricco di aree rurali, lontane da servizi e strutture ospedaliere, punta alla formazione di una paziente autonomo nella gestione dei propri dati e delle interazioni con la sanità trentina, grazie ad un progetto, sviluppato con Aziende di settore, che elegge da un lato il domicilio a luogo di cura primario e secondario e che, dall’altro rende il cittadino indipendente dal Sistema Sanitario provinciale.
Il progetto prevede l’attivazione di servizi di televisita, teleconsulti, telemonitoreggio e teleassitenza sanitaria. Quest’ultima in sue modalità: al domicilio, collocando una serie di strumenti che consentano di monitorare la persona e di condurre attività di assistenza domiciliare integrata con professionisti e/o tramite SAD, una assistenza di tipo sociale.
Regione Liguria, similmente al modello lombardo, ha messo a punto una piattaforma regionale per la raccolta di dati a livello centrale, poi interpretabili con approcci di IA, con possibilità anche di gestione di cluster di pazienti, per esempio affetti da problemi di salute mentale, con possibilità di visite contemporanee fra più specialisti o per l’avvio di consultazioni di specifiche commissioni, quali di medicina legale.
Attualmente la regione è impegnata a sviluppare, sfruttando la piattaforma regionale, nuovi modelli organizzativi, tra cui un progetto pilota per il telemonitoraggio cardiologico, una sperimentazione per l’implementazione delle COT (Centrali Operative Territoriali) e la gestione del paziente diabetico e geriatrico.
L‘intelligenza artificiale
Consente, come è noto, l’elaborazione di algoritmi e modelli, utili in particolare a clinici e provider di servizi sanitarie per l’individuazione precoce/prevenzione di specifiche patologie, la rilevazione dell’aderenza terapeutica, la prevenzione di eventi acuti e altro.
L’IA si è dimostrata un modello di successo, applicato a case history estere, quali un progetto inglese per la prevenzione di eventi acuti di stroke, dove la creazione di specifici algoritmi di monitoraggio ha consentito la riduzione del 22% di stroke e un risparmio economico di 2 milioni di dollari legati alla patologia e 7 miliardi a costi sociali (riabilitazione, trasporto ecc.).
Mentre un progetto americano sull’epatite C, con finalità di screening, ha favorito l’identificazione della popolazione a rischio. In Italia l’IA trova una efficace applicazione in ambito radiologico dove consente, per esempio, la refertazione autonoma delle immagini, la riduzione del margine di errore, la detenzione delle lesioni, la segmentazione degli organi, la definizione di curve di risposta a specifici trattamenti, l’automatizzazione di alcuni processi di accettazione del paziente in un’ottica di ottimizzazione e risparmio del time-consuming. L’IA non sostituirà il radiologo, ma ne efficienterà il lavoro a vantaggio della qualità dell’assistenza e del servizio reso la paziente.
La cyber security
Phishing, ransomware, social engineering: il digitale espone ad attacchi cyber e il mondo sanitario è fra i più colpiti, con un inasprimento nel 2022 a seguito di una più massiva digitalizzazione e di un contesto geo-politico internazionale critico. I maggiori attacchi sono di tipo ransomware e DDos (Distributed Denial-of-Service), che determinano una interruzione di servizi on line o l’impossibilità di accesso ai dati perché criptati o sottoposti a ricatto con ransomware.
La vulnerabilità, associata al tipo di parco macchine installato o all’obsolescenza dello stesso, ma anche aspetti organizzativi carenti come la mancanza di figure dedicata e specializzate in cyber security, rappresentano i punti privilegiati di ingresso ai dati da parte degli attaccanti. La sanità resta un target tra i più ambiti, dove il sequestro dei dati viene rivenduto nel dark web. A ciò si aggiungono carenze tecnologiche, mancano linee guida di adozione per lo sviluppo sicuro di software e per la correzione di vulnerabilità del software stesso o del sistema da parte delle aziende.
Un problema che diviene rilevante con l’implementazione del FSE (Fascicolo Sanitario Elettronico) verso cui si è accesa l’attenzione da parte di alcune strutture, come il Campus Bio-Medico di Roma, che sta sviluppando un progetto di tutela per il FSE 2.0 ripensato in una logica di utilizzo del dato che crei valore in termini di conoscenza, strutturato su un modello modulare best-of-bred, il progetto prevede la partecipazione di un Clinical Data Repository, un Privacy Manager centralizzato e un Master Patient Index, in attinenza ai protocolli standard di integrazione e a studi di privacy-by-design e security -by-design.
Obiettivo, infatti, è potere arrivare a sfruttare il dato in ambito clinico e di ricerca. Perché ciò avvenga, oltre alla tecnologia, occorre incentivare e facilitare l’utilizzo del dato concludendo, per esempio, l’informatizzazione delle cartelle cliniche e delle fonti dati, omologando soluzioni su tutto il territorio, con possibilità di interoperabilità scalabile e di adeguamento di sistemi agli standard più attuali.
In buona sostanza favorendo una fruizione del dato, strutturato, con possibilità per il clinico di accesso a serie storiche e implementando una cultura al dato stesso fra operatori e cittadini. Con l’intento di sopperire alle attuali carenze organizzative e/o alle norme vigenti non ancora ben strutturate, sono state sviluppate, dapprima per le Forze Armate, piattaforme per la resilienza dei sistemi informativi, oggi esportate anche al mondo civile con impiego nelle utilities, sistemi di automazione e in ambito healthcare, per la strutturazione in una visione prospettica di sistemi di cyber security nazionali.
Infine, sarà necessario investire anche nella formazione per creare consapevolezza nell’utilizzo secondario dei dati, spesso ostacolato da norme sulla privacy e utilizzo di dati personali: in questa direzione va il progetto Open Privacy, sviluppato da Roche, che punta alla definizione di concetti e soluzioni per l’anonimizzazione e pseudonimizzazione del dato, alla promozione del consenso informato e dell’interoperabilità, e a un utilizzo ottimale del dato secondario, derivante ad esempio da ricerche cliniche, che sarà sempre più indispensabile nella sanità digitale.
