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Verso la medicina di precisione con analytics e Wearable “specializzati”

Dal punto di osservazione di VDM Labs sulla West Coast Giulio Caperdoni traccia lo scenario delle linee che caratterizzeranno l’innovazione digitale nel mondo dell’Health

Giulio Caperdoni, COO & Head of Innovation VidiemmeLa nuova frontiera dell’Health si chiama Medicina di Precisione. Dal punto di osservazione di VDM Labs a San Francesco Giulio Caperdoni, CEO di VDM Labs e già COO & Head of innovation di Vidiemmetraccia il profilo degli elementi che caratterizzano l’innovazione nell’Health e nel Pharma per il prossimo futuro. E il tema della “precisione” sembra essere il denominatore comune di tante forme di innovazione.

«Ci sono diversi fenomeni che stanno ridefinendo questo mercato – osserva –  da una parte c’è il tema dell’efficienza, poi c’è il tema dei dati, sia come Big Data sia come analytics, e infine c’è il tema dei wearable di nuova generazione, ovvero delle soluzioni che permettono di impostare la raccolta dati dai pazienti in modo innovativo».

L’efficienza è un tema che si afferma in modo sempre più rilevante perché consente di rendere più accessibili servizi che un tempo avevano costi inaccessibili, come i clinical trial. Ad esempio con il framework ResearchKit e l’app HealthKit di Apple si sta portando grande efficienza in un mondo che presentava dei costi di raccolta dati molto elevati. Con questi modelli si è potuto allargare il patrimonio di conoscenza anche ai dati della “Real Life” che permettono di impostare in modo completamente innovativo i trial clinici e gli studi osservazionali. «Sappiamo che più il campione è ampio e più lo studio è efficace – osserva Caperdoni -, ma sappiamo anche che sino ad oggi l’estensione del campione presentava dei costi molto elevati in quanto significava portare le persone in contesti lontani dalla vita reale. Ora con i nuovi wearable specializzati e con le soluzioni che permettono di gestire lo sviluppo, si possono ingaggiare molte più persone che continuano a vivere nel loro contesto, che non devono abbandonare la loro vita o il lavoro e che mantenendo le condizioni di vita normali sono anche in grado di restituire dati molto più affidabili. L’altro grande aspetto – prosegue Caperdoni – riguarda il fatto che il paziente ha molte più opzioni. E’ una persona che scarica la app, che valuta le condizioni e gli impegni legati al test, può analizzare le condizioni relative alla privacy e può scegliere. In questo modo il test viene vissuto in modo decisamente più attivo e consapevole e non più passivamente come avveniva nel passato».

Il “dato” sta cambiando

Poi c’è il tema del dato perché, come osserva Caperdoni, «è il dato che sta cambiando il sistema salute ed è nei dati che si nasconde l’innovazione più importante. Negli Stati Uniti è da tempo attiva la cartella clinica elettronica e i medici hanno a disposizione in modo chiaro e veloce la storia clinica del paziente che ormai arriva da tante fonti diverse che possono essere divise in due aree: “hospital data” e “out of hospital data”. La grande sfida riguarda il fatto che intorno ai temi dell’aggregazione di questi dati sono nate tante start up che si sono focalizzate sulle predictive analytics e che lavorano all’ identificazione di situazioni di rischio, nell’analisi di situazioni comportamentali che permettono di schematizzare e definire con maggior precisione tutti i fattori che comportano situazioni di rischio. Questa ricerca si salda poi con il mondo dei dati genetici e anche su questo ambito sono nate tante nuove imprese che lavorano proprio sull’analisi della mappatura di informazioni genetiche per le diverse patologie. Di fatto – conclude Caperdoni – si tratta di un insieme di fattori di ricerca e di azione che stanno conducendo il mondo Health verso la realizzazione di una nuova Medicina di Precisione».

Il terzo trend che è stato identificato è quello legato alla nuova generazione wearable, un fenomeno che vede il passaggio da wearable generici per applicazioni in ambito sanitario a wearable specifici destinate a patologie ben precise. Un esempio per tutti è rappresentato dai “microinfusori intelligenti” di insulina che si indossano come wearable e che vengono collegati in modalità wireless ad un glucometro che fornisce l’informazione sulla corretta dose di insulina da rilasciare».

E’ solo un esempio di device dedicati collegati a soluzioni  di data analytics che aprono nuove prospettivee nuovi servizi che sono destinati a cambiare anche i modelli di business di settori, come ad esempio quello delle assicurazioni, che con questi wearable e con le predictive analysis possono modificare radicalmente il proprio portafoglio prodotti e il rapporto con i clienti.

 

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