L’assistenza sanitaria si è molto evoluta dai tempi in cui i medici del territorio effettuavano visite a domicilio e si ricorreva ai rimedi casalinghi. Oggi l’assistenza sanitaria è guidata tanto dalla promessa di tecnologie emergenti incentrate sull’elaborazione dei dati e su analytics avanzate quanto dallo sviluppo di farmaci nuovi e specializzati. Una nuova era di assistenza sanitaria di precisione è stata inaugurata, incentrata sull’unicità di ciascun paziente e sulla moltitudine di variabili che contribuiscono a una diagnosi e a regimi di trattamento più precisi ed efficaci.
Che cos’è l’assistenza sanitaria di precisione?
L’assistenza sanitaria di precisione è un approccio in rapida evoluzione, basato sui dati, che adatta i trattamenti e le strategie di prevenzione alle caratteristiche individuali di ciascun paziente, piuttosto che adottare un approccio universale o per piccoli campioni in cui a ciascuna malattia è abbinato un singolo trattamento. L’assistenza sanitaria di precisione sfrutta i dati e le analytics avanzate basate sull’intelligenza artificiale per prevedere e prevenire le malattie e identificare i trattamenti più efficaci per ciascun paziente.
Il fondamento dell’assistenza sanitaria di precisione è l’utilizzo di dati provenienti da diverse fonti. Combinandole e analizzandole, gli operatori sanitari possono ottenere una comprensione completa del profilo medico di ciascun paziente, compresi dettagli come la sequenza del genoma, la composizione del microbioma, la storia sanitaria, lo stile di vita, la dieta e l’influenza dei fattori ambientali. La capacità di analizzare i dati dell’individuo “a livello granulare” e di confrontare e cercare un individuo “simile” è fondamentale per stabilire le caratteristiche di un campione con precisione.
Come i dati guidano l’assistenza sanitaria di precisione
Uno dei vantaggi principali dell’assistenza sanitaria di precisione è la capacità di utilizzare grandi insiemi di dati per identificare i pazienti a maggior rischio di sviluppare una particolare malattia. Ad esempio, se un paziente ha una storia familiare di cancro al colon, è possibile utilizzare i test genetici per determinare se ha un rischio maggiore di sviluppare la malattia. Queste informazioni possono poi essere utilizzate per sviluppare un piano di prevenzione e screening personalizzato, che può includere screening colonscopici più frequenti o altri interventi.
I dati vengono utilizzati anche per identificare i trattamenti più efficaci per ciascun paziente. Analizzando la composizione genomica di un paziente mediante algoritmi di apprendimento automatico (ML), gli operatori sanitari possono identificare mutazioni specifiche o marcatori genetici che possono indicare che un particolare trattamento sarà più efficace di altri. Ad esempio, un paziente con una determinata mutazione genetica può rispondere meglio a uno specifico farmaco chemioterapico rispetto ad altri pazienti con lo stesso tipo di cancro.
Oltre ai dati genetici, la sanità di precisione utilizza anche i dati provenienti da altre fonti, come le cartelle cliniche elettroniche (EHR) e i dispositivi indossabili, per monitorare la salute dei pazienti e identificare potenziali problemi di salute prima che diventino gravi.
Ad esempio, i dispositivi indossabili possono tracciare la frequenza cardiaca, il livello di attività e i modelli di sonno di un paziente, fornendo indicazioni sulla sua salute e sul suo benessere generale. Questi dati possono essere utilizzati per identificare i primi segnali di allarme di potenziali problemi di salute o reazioni avverse al piano di cura, consentendo agli operatori sanitari di intervenire tempestivamente e prevenire complicazioni più gravi.
I dati sono fondamentali anche per la ricerca e lo sviluppo dell’assistenza sanitaria di precisione. Utilizzando il machine learning per analizzare grandi quantità di dati provenienti da fasce di popolazione diverse, i ricercatori possono identificare nuovi modelli e relazioni che possono fornire informazioni sullo sviluppo di nuovi trattamenti e strategie di prevenzione.
Ma l’uso dei dati nell’assistenza sanitaria di precisione presenta anche una serie di sfide. L’assistenza sanitaria di precisione si basa sulla capacità di raccogliere e analizzare enormi quantità di dati provenienti da un’ampia gamma di fonti – non strutturate, semi-strutturate, strutturate e in streaming, comprese quelle sopra menzionate. Questi dati devono essere accurati, completi e standardizzati per poter essere utili per l’analisi e il processo decisionale, con la possibilità di monitorare, prevedere e agire in tempo reale.
Focus sul cancro al seno
Consideriamo il rilevamento della massa mammaria per il cancro al seno. I radiologi passano molto tempo a valutare manualmente le immagini digitali per identificare asimmetrie, densità irregolare, gruppi di calcificazioni e aree di ispessimento della pelle. L’individuazione di queste anomalie e dei cambiamenti nelle dimensioni e nell’aspetto del tumore è fondamentale per determinare il successivo corso del piano di trattamento della paziente. Si tratta di un processo oneroso e soggetto a errori di interpretazione o di percezione. Con Cloudera Machine Learning i radiologi hanno a disposizione un moltiplicatore di forze che opera all’edge, in quanto la visione computerizzata con machine learning è in grado di analizzare mammografie, TAC, radiografie e risonanze magnetiche con maggiore velocità e precisione e di rilevare masse anomale non visibili all’occhio umano. Ciò offre ai radiologi una soluzione analitica avanzata di supporto per prendere decisioni cliniche più informate, fornire diagnosi più tempestive e, in ultima analisi, aumentare la casistica.
Risolvere la sfida dei dati con Cloudera
Cloudera offre alle organizzazioni sanitarie una piattaforma di dati ibrida in grado di gestire e analizzare i dati attraverso il loro intero ciclo di vita – distribuzione, ingegneria dei dati, data warehousing, data science e machine learning.
Le organizzazioni sanitarie possono ingerire, elaborare, archiviare e analizzare qualsiasi tipo di dati, nel data center, nei cloud pubblici e ibridi o all’edge. Analizzando i dati a riposo, in movimento e in streaming, le organizzazioni sanitarie possono utilizzare le analitycs avanzate, il machine learning e l’intelligenza artificiale per identificare modelli, rilevare anomalie e prevedere potenziali risultati.
Di Fabio Pascali, Regional Director Italy, Cloudera