La telemedicina si va evolvendo in maniera molto rapida e si sta trasformando in sanità digitale e virtuale.
I vantaggi di tale approccio sono immediatamente comprensibili, non solo sul piano economico – il mercato delle terapie digitali vale oggi circa 3,5 miliardi di dollari e si prevede crescerà di circa il 20% all’anno nei prossimi cinque-dieci anni – ma anche per la possibilità di modificare su larga scala l’approccio alla diagnosi e alla cura delle malattie.
I dispositivi che aiutano la transizione alla sanità digitale
Molte persone, ad esempio, si sottopongono annualmente ad un controllo di routine. In questo controllo i medici fanno un’accurata anamnesi, ricostruiscono la storia familiare dei pazienti, controllano di norma la pressione sanguigna, la frequenza cardiaca, analizzano i risultati delle principali analisi che si possono effettuare con un prelievo ematico e discutono di eventuali ulteriori screening preventivi e consigliano abitudini di vita sane. Con la telemedicina tutto questo diventa molto più semplice e meno costoso. Usare gli strumenti della telemedicina per sviluppare un sistema di sanità virtuale e digitale può essere, quindi, una via per ottimizzare e rendere più efficiente la prassi delle visite mediche di routine. In primo luogo, perché si possono ridurre i costi degli spostamenti fisici dei pazienti e si può arrivare ad un sistema di monitoraggio del paziente personalizzato e continuo.
Alcuni dispositivi innovativi possono aiutare la transizione ad una sanità digitale e virtuale.
In una recente analisi, la società di ricerca IQVIA ha individuato 384 dispositivi indossabili. Si tratta di fitness tracker da polso, orologi sportivi, smartwatch, gioielli intelligenti e cuffie con sensori, cerotti, cinturini, clip-on e persino vestiti.
L’anello Oura, ad esempio, sembra una classica fede nuziale, tranne che per una debole luce verde che lampeggia a intermittenza. In realtà l’interno dell’anello è ricco di dispositivi elettronici, led di diversi colori e sensori vari, una batteria e un accelerometro 3D. Quando il cuore pompa il sangue attraverso il corpo, i vasi si espandono e si contraggono e la luce riflessa cambia di conseguenza. Il numero di queste variazioni al minuto rappresenta la frequenza cardiaca o le pulsazioni. Il calcolo viene effettuato da un algoritmo che prende in considerazione i dati forniti dai sensori e corregge il rumore del segnale causato dal movimento, dalla luce ambientale e da numerosi altri fattori esterni.
Molte applicazioni di telemedicina stanno iniziando a utilizzare e comunicare con le applicazioni di fitness, per esempio, per raccogliere informazioni sul numero di passi e sulla frequenza cardiaca direttamente dai dispositivi di un individuo. Sono diventati popolarissimi gli strumenti per il fitness, come l’Apple Watch o Fitbit, che aiutano a monitorare i movimenti e la frequenza cardiaca. Seguendo questa scia molte aziende tecnologiche stanno sperimentando dispositivi indossabili che diventano sempre più piccoli e che sono in grado di raccogliere dati sempre più accurati sulla nostra salute.
Lo sviluppo di questi dispositivi permetterà in futuro di ottenere una visione più completa dello stile di vita di una persona e, abbinato allo sviluppo del fascicolo sanitario elettronico individuale, potrà aiutare a creare un quadro più chiaro della sua salute attuale.
L’uso di big data e AI: la medicina predittiva
La crescente gamma di variabili sanitarie tracciate dai dispositivi indossabili può portare a grandi cambiamenti nella prevenzione di disturbi cronici come il diabete e le malattie cardiache. La misurazione continua permetterà, poi, di stabilire quali sono gli schemi normali per un individuo per quanto riguarda come la frequenza cardiaca o la respirazione. Questo aiuterà gli utenti e i loro medici a riconoscere in anticipo importanti deviazioni nello stile di vita, prima che si sviluppi una malattia. Ma convincere i pazienti al cambiamento non è facile e per questo i dispositivi, anche intelligenti, non sono sufficienti. Con l’utilizzo dei big data e dell’intelligenza artificiale si può costruire una medicina basata su ciò che non è evidente per il singolo medico umano, ma che 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 ad 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.
Verso un nuovo modello diagnostico-assistenziale
Il modello diagnostico-assistenziale basato anche sul fascicolo elettronico sanitario personalizzato, potrà essere in grado di rispondere alle richieste di servizi di diagnosi, prognosi e cura sempre più efficaci, efficienti e di qualità per il paziente il cui 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.
Le app terapeutiche
Ma la sanità digitale e virtuale si può completare con i terapisti digitali, ossia con delle app che si sostituiscono al medico. Ad esempio, si può pensare ad un algoritmo di intelligenza artificiale che monitora il corpo del paziente mentre si muove, così da sapere quando un’articolazione fa male o la schiena è più rigida del giorno prima. Questa app terapeutica, sviluppata da Kaia Health, una startup tedesca, è, secondo molti parametri, altrettanto valido di un terapista umano. Uno studio, che ha coinvolto 552 esercizi di pazienti affetti da osteoartrite, ha evidenziato che i medici concordavano con le correzioni agli esercizi suggerite dall’app di Kaia.
Le app terapeutiche possono essere divise in tre livelli.
- Il primo livello è quello delle app che aiutano i pazienti affetti da diabete e altre malattie croniche a gestire attività banali, come l’assunzione di farmaci, un maggiore movimento, un’alimentazione adeguata o la misurazione della glicemia.
- Il secondo livello è costituito dalle terapie digitali per gestire la terapia cognitivo-comportamentale.
- Il terzo livello permette di modificare la progressione di una malattia alterando i meccanismi biologici sottostanti, come la ricostruzione delle connessioni neurali nel cervello.
