I benefici dell’utilizzo di tecnologie innovative in tema di malattie neurodegenerative: diagnosi precoce, monitoraggio remoto più accurato, gestione più efficace della malattia, miglioramento qualitativo della vita dei pazienti e riduzione dell’onere sui sistemi sanitari.
Tra le sfide più importanti per il prossimo futuro nell’ambito della ricerca di soluzioni e-health innovative vi è certamente quella della prevenzione, del trattamento e del controllo delle malattie neurodegenerative.
Si parla in generale di demenza per indicare una serie di patologie per lo più progressive, che incidono sulla memoria e sulle abilità cognitive dei soggetti che ne sono affetti, alterando di fatto il normale svolgimento della vita quotidiana. La malattia di Alzheimer è la più diffusa (60-70% dei casi totali).
L’esigenza di sperimentare nuovi approcci è determinata dalle previsioni sconfortanti sull’incremento della popolazione anziana, soprattutto nei paesi sviluppati come il nostro. Uno scenario davvero critico per i sistemi sanitari: un individuo con demenza costa al sistema sanitario tre volte di più di un individuo della stessa età senza patologia.
Secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) le persone affette da demenza sono circa 55 milioni ma si stima un aumento a 75 milioni nel 2030 e, ancora, a 132 milioni nel 2050.
Come possono le nuove tecnologie mitigare l’impatto di queste malattie sulla qualità della vita dei cittadini e migliorare il livello dei servizi del sistema sanitario?
Il mondo della sanità si è spesso mostrato lento nell’accogliere le innovazioni tecnologiche, ma dei passi avanti sono stati fatti negli ultimi anni, soprattutto grazie all’implementazione delle cartelle sanitarie elettroniche.
Il passaggio completo al digitale permetterà la generazione di un’enorme mole di dati sanitari, una fonte di risorse informative molto grande e preziosa per il mondo della ricerca scientifica. Il futuro dell’operatività sanitaria sarà dunque tracciato dallo sviluppo di tecnologie innovative e interoperabili e dalla possibilità di elaborare e generare nuova conoscenza da grandi moli di dati eterogenei.
Migliorare l’accuratezza diagnostica sfruttando il potere predittivo dell’IA e la base di conoscenza dei big data costituisce uno degli obiettivi cruciali per tutte le malattie, ma assume maggior rilievo per quelle neurodegenerative: studiare le condizioni precliniche della demenza per effettuare una “early diagnosis” può essere infatti determinante per mitigare o rallentare la progressiva degenerazione di questa patologia.
Aumentando la capacità di “early detection” sui primi segnali della malattia è possibile ridurre l’impatto delle demenze migliorando l’efficacia degli interventi terapeutici proprio perché applicati in fase precoce.
Attraverso le tecnologie Big data e le tecniche di intelligenza artificiale, si sta lavorando alla costruzione di CDS (Clinical Decision System) capaci di mettere a sistema e sfruttare adeguatamente tutte le informazioni clinico-anamnestiche e strumentali, sia a livello di singolo paziente sia per l’intera popolazione dei pazienti.
Una volta integrati, i dati clinici, omici, di imaging e dati provenienti da sensori wearable potranno essere trattati attraverso tecniche di machine learning e deep learning per identificare precocemente nuove variabili causali del declino cognitivo ed effettuare previsioni sulla possibile evoluzione della malattia.
Lo scopo è di favorire la generazione di strategie utili da mettere in atto nella pratica clinica, introducendo nuovi modelli per la diagnosi precoce e per la valutazione del trattamento mediante follow-up,e a livello sistemico, migliorando la qualità dei trattamenti e le capacità gestionali anche in termini di screening, riducendo in questo modo anche i costi.
