Il concetto di “digital twin”, con l’avvento della potenza di calcolo e dell’Internet delle cose, sta guadagnando terreno in tutti i settori industriali, compresa la Sanità.
Il termine “digital twin” è stato coniato per la prima volta nell’ambito della gestione del ciclo di vita del prodotto (PLM) nel 2003, quando le rappresentazioni digitali dei prodotti fisici erano ancora agli albori. Obiettivo, ottimizzare le prestazioni aziendali attraverso la realizzazione di repliche virtuali di oggetti fisici in tempo quasi reale che possono rilevare i problemi in anticipo, prevedere i risultati in modo più preciso e aiutare nella progettazione di prodotti migliori.
Nel 2018, Gartner ha definito i digital twin una delle prime dieci tendenze tecnologiche strategiche. Secondo un’altra ricerca contenuta nel report sul Mercato dei digital twin edita da Market Research Future, il mercato dei gemelli digitali dovrebbe crescere ad un Tasso di Crescita Annuo Composto del 42.54% durante il periodo 2018-2025, raggiungendo la valutazione di oltre 35.000 milioni di dollari dai 2.156 del 2017.
Simulare la realtà: cos’è il digital twin?
Si tratta di una rappresentazione virtuale dinamica di un dispositivo, che viene continuamente alimentata con dati provenienti da sensori e software integrati per fornire un accurato stato in tempo reale del dispositivo fisico. Mentre i modelli virtuali sono in circolazione ormai da decenni, i digital twin rappresentano un enorme passo avanti perché utilizzano l’apprendimento automatico e la tecnologia dei big data, sfruttando enormi quantità di dati provenienti da sensori, la comunicazione machine to machine e le tecnologie di automazione, arrivando a registrare, controllare e monitorare il processo in maniera dinamica e rappresentandolo graficamente con tecniche avanzate. Pertanto, le prestazioni di un sistema o le sue condizioni possono essere monitorate mentre è in funzione analizzando i cambiamenti della replica digitale.
Quindi si tratta di una replica di oggetto fisico – un “gemello” – che consente di monitorare lo stato, diagnosticare e prevedere problemi o anomalie nonché di testare le soluzioni a distanza, attraverso la creazione di un ambiente sicuro in cui è possibile testare l’impatto di potenziali cambiamenti sulle prestazioni del sistema stesso.
Digital twin, il salto impresso dalle nuove tecnologie
Quando, poi, si aggiunge la potenza delle tecnologie computazionali come l’Intelligenza Artificiale, è anche possibile identificare potenziali problemi prima che si verifichino, consentendo la riparazione o la sostituzione tempestiva dei componenti critici, quasi fosse un “avanti veloce” dei lettori audiovideo. Questa tecnologia può essere applicata ad una macchina o un processo, ma anche ad un corpo vivente, inteso a sua volta come un complesso sistema di componenti interconnesse tra di loro.
Non è difficile, infatti, capire come in ambito sanitario, con tutte le specificità del caso, si possa trarre benefici dall’uso di tale tecnologia. Del resto se i digital twin dei sistemi fisici offrono così tante opportunità per mantenere “sani” i dispositivi fisici, perché non applicare lo stesso concetto agli esseri umani? Una versione digitale di noi, il nostro digital twin, potrebbe supportare gli operatori sanitari nella diagnosi e nel trattamento? E potrebbe aiutare a gestire la nostra salute?
Gli impieghi attuali di digital twin nella Sanità digitale
In genere, allo stato, nel settore sanitario, gli impieghi che si possono menzionare sono almeno due: la progettazione e la gestione ospedaliera da un lato e la cura del paziente dall’altro. Con un digital twin si può virtualizzare l’ospedale per creare un ambiente sicuro, che verifica le influenze dei cambiamenti sulle prestazioni del sistema organizzativo e strutturale senza rischi. Ciò è estremamente importante nel settore sanitario, in quanto consente di prendere decisioni strategiche informate in un ambiente altamente complesso e sensibile.
Ma la tecnologia del digital twin può essere utilizzata anche per rappresentare il genoma, le caratteristiche fisiologiche e lo stile di vita di un individuo al fine di personalizzare al massimo la medicina. Un gemello digitale di un corpo umano, infatti, può permettere ai medici di scoprire la patologia prima che i disturbi siano evidenti, sperimentare con i trattamenti e prepararsi meglio per gli interventi chirurgici.
Tuttavia, i dati derivati dagli individui provengono in genere da attività costose e dispendiose in termini di tempo, come le analisi del sangue e le scansioni, il sequenziamento del DNA oltre i risvolti psicologici, i fattori eziopatogenetici e i limiti che la biologia molecolare pone. Lo sviluppo del gemello digitale di un corpo umano consiste, infatti, in un processo estremamente più avanzato e delicato di qualsiasi altro prodotto di ingegneria.
Ovviamente, ci sono settori della medicina che meglio di altri potrebbero trarre benefici dall’uso dei digital twin, come le patologie croniche a carico di determinati organi vitali, identificando le potenziali anomalie o degenerazioni prima che si verifichino, in modo da poter programmare la terapia in maniera preventiva e, auspicabilmente, meno invasiva con tempi di recupero più brevi ed un complessivo miglioramento della sostenibilità economica.
Quali professionisti per il digital twin
Il monitoraggio remoto proattivo permette di risolvere i problemi inaspettati e di pianificare l’intervento del personale medico quando necessario. Poiché si analizzano i dati del “sistema” in anticipo, i medici sanno esattamente che tipo di intervento è necessario e quale terapia somministrare o, addirittura, far sì che la stessa avvenga automaticamente o con la collaborazione del paziente consapevole.
Quando si sviluppano modelli predittivi è importante far collaborare scienziati dei dati, ingegneri e medici con una profonda conoscenza del settore, in quanto gli uni conoscono come funziona un corpo umano mentre gli altri come è stato progettato un dispositivo e come funziona. Ovviamente, in tutto ciò il ruolo del medico è imprescindibile non potendo lasciare al sistema che rilevi un’anomalia di prescrivere in automatico una terapia autonomamente.
A conti fatti, un digital twin può essere definito come un insieme di dati di una persona che dura tutta la vita, combinato con modelli alimentati dall’intelligenza artificiale in grado di “interrogare” i dati per fornire risposte a una serie di domande cliniche.
Gemello digitale, evoluzione del Fse
Per certi aspetti, il digital twin in sanità potrebbe essere considerato come una vera e propria evoluzione del Fascicolo Sanitario Elettronico, che, invece di contenere dati e numeri, contiene la replica “vivente” del corpo del paziente in tutte le sue funzionalità, aggiornate anche con i valori derivanti dagli esami strumentali e da numerose fonti (alimentazione, stile di vita, parametri ambientali, familiarità ecc.).
Un gemello digitale può svolgere un ruolo decisivo nel prevedere l’esito di un intervento, come quello del cuore di un paziente (che sfrutta i dati di risonanza magnetica, ECG e pressione arteriosa) può consentire ai cardiologi di determinare con precisione il posizionamento degli elettrocateteri di risincronizzazione cardiaca che funzionano meglio su uno specifico paziente, sperimentando virtualmente diverse ipotesi di posizionamento, il tutto prima ancora che inizi un vero e proprio intervento chirurgico.
Può, inoltre, fornire assistenza nel determinare la giusta opzione terapeutica per quel determinato paziente. Per il cancro alla prostata, ad esempio, le opzioni terapeutiche vanno dalla chirurgia e radioterapia a trattamenti meno invasivi come la terapia ormonale. Diversi sottoinsiemi di queste terapie possono anche essere combinati. Un gemello digitale che comprende le cartelle cliniche, i risultati di laboratorio e i dati genetici di un paziente, in combinazione con un modello del percorso clinico, aiuta a garantire un processo decisionale ottimale per quanto riguarda il trattamento di quel particolare paziente, aiutando i sanitari nel delineare al meglio i Percorsi Diagnostici Terapeutici Assistenziali (PDTA).
Per le malattie croniche, lo stile di vita, il luogo di residenza e come ci si prende cura di se stessi fanno un’enorme differenza nella possibile insorgenza di complicanze o di altre patologie correlate. In questo scenario, il gemello digitale dovrebbe includere dati fisiologici e comportamentali per poter aiutare il paziente e il medico a gestire efficacemente l’evoluzione della malattia, a beneficio dei pazienti e dell’intero sistema sanitario.
Una “replica virtuale” per i singoli organi
Fino a quando non si arriverà a creare un vero e proprio gemello digitale che comprenda tutto il corpo umano, potrebbe essere importante concentrarsi su singoli organi, come per esempio i reni.
La prevalenza delle malattie renali, infatti, è in aumento in tutto il mondo (secondo alcune stime, il 10-15% della popolazione mondiale soffre oggi di qualche tipo di malattia renale). Se non gestite correttamente, le malattie renali possono portare ad un’insufficienza renale molto più grave, che richiede quindi un trapianto di rene o una dialisi per tutta la vita, a costi molto elevati. Un gemello digitale potrebbe aiutare a gestire le malattie renali nelle fasi iniziali per prevenire conseguenze più gravi.
Allo stato, le conoscenze in materia non sono ancora sufficientemente evolute per analizzare il corpo umano nella sua interezza, anche per le innumerevoli interazioni (a volte sconosciute) tra i vari organi ed apparati, ma sono state fatte delle sperimentazioni e raggiunti alcuni primi risultati.
Chi sta conducendo le prime sperimentazioni
Un esempio può essere quello dalla società Dassault che ha sviluppato “Living Heart”, il primo modello virtuale realistico di un organo umano (cuore) che rappresenta il flusso sanguigno, la meccanica e l’elettricità. Il software è in grado di trasformare una scansione 2D di un essere umano in un accurato modello dimensionale completo del cuore di un individuo.
Parti del corpo come il cervello, tuttavia, sono molto più complesse. La start-up francese “Sim&Cure” ha fatto progressi nell’assistere i ricercatori medici nel trattamento del cervello, sviluppando al contempo un paziente digitale per il trattamento degli aneurismi.
“Gemellare” il corpo umano avrà molteplici benefici per i medici, come la conoscenza di malattie non del tutto note, la sperimentazione di trattamenti e il miglioramento della preparazione per gli interventi chirurgici. Ovviamente, la precisione del digital twin dipende da una rappresentazione virtuale accurata, precisa ed aggiornabile quasi in tempo reale, quindi dalla qualità e quantità di dati processati.
Per questo, uno dei principali fattori che possono limitare la crescita e la piena integrazione della tecnologia è la sensibilità del sistema alle minacce cyber in generale, in quanto i malintenzionati possono potenzialmente avere accesso a dati altamente riservati e di immenso valore. Per affrontare questo problema gli sviluppatori devono fare attenzione a rispettare le diverse questioni etiche, giuridiche e di sicurezza sollevate da più parti.
In primo luogo, utilizzando l’Internet delle cose e il cloud computing, i sistemi diventano esposti alle minacce cyber, come l’hacking e i virus, consentendo ai malintenzionati di rubare informazioni altamente riservate. Pertanto, gli sviluppatori, nell’affrontare le questioni dovute all’interazione con i dati provenienti da varie fonti, dovranno dare il giusto peso alla conformità con le diverse normative che sottintedono il trattamento dei dati personali, di quelli non personali e della cybersecurity.
Come pure non potrà sottovalutarsi la possibilità di considerare i digital twin quali Dispositivi Medici, ricorrendone i presupposti della apposita normativa (in Europa Reg. UE 745/17 di prossima entrata in vigore, in USA le normative della Food and Drug Administration).
Digital twin, il rischio di una “medicina oligarchica”
In secondo luogo, si tratta di un investimento considerevole alla portata solo di grandi player con capitale e risorse umane necessarie, con il rischio di creare un’oligarchia.
In terzo luogo, questa tecnologia richiede attrezzature e know-how non equamente distribuiti e la tecnologia digital twin potrebbe quindi allargare il digital divide sanitario, esasperando quello esistente tra ricchi e poveri, anche per localizzazione geografica.
Infine, medici e ricercatori devono essere resi partecipi all’uso dei digital twin e poi devono essere istruiti su come usarli correttamente. Pertanto, il rafforzamento delle capacità e conoscenze è significativo per garantire che i medici possano utilizzare tali strumenti digitali.
Si apre così la strada all’espansione della medicina di precisione e al miglioramento dell’esperienza del paziente, consentendo agli stessi pazienti di gestire proattivamente la propria salute, avendola magari a portata di polso.
I digital twin contribuiscono anche a ridurre il carico cognitivo dei medici, fornendo loro informazioni attuabili con il contesto clinico per aiutarli a prendere decisioni più personalizzate per ogni paziente.
Un ipotetico quanto futuristico ed evoluto digital twin, infatti, attraverso un complesso mix di fisica, biologia, anatomia, chimica, genetica e genomica dovrebbe essere la fedele rappresentazione di un organismo vivente in tutte le sue componenti, quasi una sorta di “Tamagochi” che consenta di pre-vedere come evolve l’invecchiamento o una determinata patologia su quello specifico paziente.
La chiave per tradurre il valore dei gemelli digitali in impatto reale sta, comunque, nell’implementazione su larga scala: rendere la tecnologia ampiamente accessibile nella routine clinica, innovando i principali processi clinici utilizzando le simulazioni digitali e migliorando l’assistenza medica.
È di tutta evidenza, infatti, che le ripercussioni sugli aspetti economici sono altrettanto significativi, il risparmio di costi, gli sprechi, le procedure e i test non necessari, ma anche in termini di riduzione delle liste d’attesa e di Public Health Management, limitando l’ospedalizzazione e i relativi risvolti negativi.
