L’università dell’Illinois e la start up PhysIQ stanno portando avanti a Chicago un innovativo programma di monitoraggio per aiutare la riabilitazione dei pazienti che escono dal Covid. Questo programma rappresenta l’evoluzione di un’applicazione sviluppata a metà degli anni ’90 da una startup di intelligenza artificiale chiamata Smart Signal con l’Università di Chicago.
Questa startup aveva utilizzato il machine learning per monitorare a distanza le prestazioni dei motori a reazione degli aerei e delle apparecchiature nelle centrali nucleari per ridurre o evitare malfunzionamenti e disastri. Questa tecnologia è stata trasformata in uno strumento di telemedicina e utilizzato durante la pandemia per consentire la cura a domicilio dei pazienti usciti dal covid.
L’algoritmo viene addestrato con i dati delle persone iscritte alla prima fase dello studio e impiega circa 36 ore per costruire un profilo personale del paziente. Circa 500 soggetti dimessi dall’ospedale dopo il covid sono stati arruolati nel programma e sono stati monitorati a casa. I ricercatori avevano stimato che nel 5% di questo gruppo si sarebbero sviluppate complicazioni che avrebbero richiesto un trattamento medico. I dati reali hanno dimostrato che l’incidenza è doppia rispetto a quella stimata e pari a circa il 10%. Il programma continuerà durante tutto l’anno reclutando partecipanti in cura presso i diversi ospedali fino a raggiungere un totale stimato in circa 1.700 pazienti.
La tecnologia attuale e la grande diffusione degli smartphone rende abbastanza semplice l’implementazione di programmi di questo tipo che con un costo estremamente contenuto per la finanza pubblica possono ottenere grandi risultati in termini di prevenzione e di miglioramento della salute.
Questo progetto appare ancora più importante perché va a incidere e ad avvicinare alle cure delle comunità etniche che, in genere, per vari motivi, rimangono ai margini del sistema sanitario, pur avendo un’alta incidenza di patologie. Nel caso del covid, infatti, sebbene gli afroamericani rappresentassero solo il 30% della popolazione di Chicago, ha avuto un’incidenza di circa il 70% dei primi casi di covid-19.
Il programma rappresenta, quindi, anche una grande opportunità per superare i pregiudizi manifestati nei confronti dei programmi di intelligenza artificiale di natura medica dalle comunità nere e latine che non hanno sempre beneficiato in pari livello rispetto alle altre comunità dei progressi in campo sanitario.
Questo programma, poi, può essere estremamente importante per migliorare le condizioni di vita e ridurre l’impatto sul sistema sanitario del cosiddetto Long Covid.
Long Covid, l’impatto su pazienti e sistema sanitario
Si stima che negli Stati Uniti i guariti dal Covid che sperimentano problematiche di Long Covid siano circa 3 milioni. In Italia l’incidenza del Long Covid riguarda circa 50.000 persone. In particolare questi pazienti presentano dei danni permanenti multiorgano (cuore e polmone), la sindrome post-terapia intensiva, la sindrome da stanchezza cronica e dei sintomi COVID-19 a lungo termine. Questi pazienti hanno un più alto rischio di morte, hanno più complicazioni in tutto il corpo e, essendo diventati a tutti gli effetti dei malati cronici, costituiranno un onere enorme per il sistema sanitario.
Il tema delle cronicità, che verrà fortemente acuito nei prossimi anni dal Long Covid sta diventando sempre più centrale e prioritario per la gestione dei sistemi sanitari. Infatti secondo l’OMS, tra le malattie croniche più comuni nel mondo, a elevata incidenza di mortalità ci sono le malattie cardiovascolari (responsabili per 17,5 milioni di morti all’anno), il cancro (7,6 milioni), le malattie respiratorie croniche (4.1 milioni) e il diabete (1,1 milioni).[1]
Ad esempio l’ipertensione non trattata, uno dei principali fattori di rischio (aterosclerosi nelle arterie coronarie, carotidi, arterie renali e degli arti inferiori) potrebbe essere tenuta sotto controllo da remoto con relativa semplicità. L’ipertensione, è la causa di circa il 14% di tutti i decessi nel mondo ed è anche una delle cause più comuni di disabilità.[2]
La telemedicina quindi può rappresentare la frontiera per questi pazienti, rendendoli autonomi il più rapidamente possibile e agevolandone l’autogestione (autosufficienza nella propria casa, nel “quartiere” in cui si sono abituati a vivere.
Lo sviluppo di servizi predittivi, basati su algoritmi e modelli statistici e computazionali, offre ai clinici uno strumento di supporto (accessibile tramite applicazioni informatiche) nella identificazione di pazienti a rischio di aggravamento, permettendo di promuovere tempestivi e intensivi interventi personalizzati rivolti ai soggetti a più immediato rischio di sviluppare complicazioni.
Cronicità, i vantaggi di medicina predittiva e preventiva
La possibilità di utilizzare i big data e l’intelligenza artificiale stravolge la pratica clinica contemporanea. Infatti con l’’utilizzo dei big data e dell’intelligenza artificiale nasce, invece, la medicina basata su ciò che non è evidente per il singolo medico umano, ma può diventare evidente con l’utilizzo dei big data e delle tecniche di deep learning in quanto in grado di considerare e processare molte più informazioni di quanto sia possibile a un essere umano.
Oggi con l’utilizzo dei big data in Sanità e delle tecniche di deep learning siamo in grado di fare una effettiva medicina predittiva e preventiva molto tempo prima della comparsa dei sintomi e per le patologie croniche e ingravescenti questo costituisce un notevole vantaggio. L’accesso istantaneo all’intero set di dati consente di prevedere l’evoluzione del quadro clinico attraverso algoritmi decisionali di supporto che rendano maggiormente efficiente l’intero processo. Il tutto viene realizzato enfatizzando la natura costruttivistica del processo, finalizzata a portare un notevole vantaggio a tutti gli stakeholder interessati nel percorso di cura e assistenza dell’individuo.
Il modello diagnostico-assistenziale basato anche sul fascicolo elettronico sanitario personalizzato, è in grado di rispondere alle richieste di servizi di diagnosi, prognosi e cura sempre più efficaci, efficienti e di qualità per il paziente e il trade-off tra livello di servizio e costi di realizzazione potrà essere attenuato grazie all’applicazione di tecnologie, sistemi e procedure innovative di gestione del processo clinico secondo una logica di e-Health Service Management. La creazione del fascicolo elettronico sanitario che si arricchisce continuamente con il monitoraggio di valori rilevati in remoto contribuisce a rendere diagnosticabili in una fase molto iniziale molte patologie, a individuare situazioni di rischi, a gestire a distanza l’assistenza e la cura.
Il monitoraggio dello stato di salute, la prevenzione di situazioni critiche e il supporto ad attività quotidiane rappresentano, quindi, un ambito applicativo emergente a livello sanitario, con particolare riferimento alle persone fragili, anziane e con patologie croniche.
Conclusioni
L’onere economico derivante dal funzionamento dei sistemi sanitari rischia ormai di essere insostenibile, esso assorbe in media il 10,3% del PIL nazionale dell’Unione Europea e in Italia circa il 9,1%. [3] Un dato destinato ad aumentare con il crescente incremento delle malattie croniche che rappresentano il 75% della spesa, anche per il costante invecchiamento della popolazione. Il monitoraggio dello stato di salute, la prevenzione di situazioni critiche e il supporto ad attività quotidiane rappresentano, quindi, un ambito applicativo emergente a livello sanitario, con particolare riferimento alle persone fragili, anziane e con patologie croniche. Secondo alcune stime il semplice tele-monitoraggio a casa dei malati cardiologici ridurrebbe il numero di giorni di degenza del 26% e consentirebbe un risparmio del 10% dei costi sanitari, con un aumento dei tassi di sopravvivenza del 15%.
Ciò significa riduzione della mobilità e della mortalità, ma anche un risparmio per il Sistema Sanitario Nazionale!
Ecco perché programmi innovativi come quelli portati avanti dall’Università dell’Illinois e dalla startup PhisIQ dovrebbero trovare molta attenzione e, nel caso italiano, venire promosse e finanziate fino a diventare una prassi comune in campo medico e assistenziale, utilizzando in maniera intelligente le risorse del PNRR per la sanità digitale.
Note
- http://www.who.int/chp/chronic_disease_report/contents/Italian%20full%20report.pdf pag. 3 ↑
- https://news.fidelityhouse.eu/salute/ipertensione-prima-causa-morte-mondo-30332.html ↑
- http://www.repubblica.it/salute/2015/11/10/news/sanita_spesa_italia_in_coda_tra_paesi_ue_e_il_9_1_del_pil-127051663/ ↑
