Sanità: verso un nuovo
rinascimento digitale

Benessere dei cittadini tra prevenzione e tecnologie avanzate: un sogno realizzabile?

Gli algoritmi di Machine Learning, così come tecniche di Data Mining, Data Processing o Intelligenza Artificiale, sono ciò che guidano il radicale cambiamento che stiamo vivendo nella sanità. Una trasformazione che, dalla prospettiva umana, dei cittadini di un paese e del loro benessere, deve essere guidata e compresa. Le tecnologie rappresentano un sogno realizzabile nell’ambito sanitario e medico se impariamo ad usarle correttamente e in modo sicuro, a partire da come utilizziamo in modo etico i dati.

Per spiegare cosa si intente per uso etico del machine learning devo necessariamente parlare di eudemonia (più fedelmente al greco, eudaimonia), intesa come il benessere o lo star bene in quanto fine ultimo assegnato agli uomini e alle loro azioni; non è la semplice felicità ma la prosperità come scopo. Potremmo identificarla come la tendenza naturale dell’essere umano a voler star bene.

Questi concetti sono fondamentali perché oggi non possiamo parlare di machine Learning senza approfondire l’etica; l’obiettivo è dare priorità all’aumento del benessere umano come parametro del progresso nell’era degli algoritmi.

Il Machine Learning applicato alla sanità può generare nel grande pubblico dubbi e perplessità, ma le potenzialità sono enormi.  Ce ne illustra qualcuna?

Nel mondo sanitario l’integrazione e l’utilizzo di fonti di dati diverse portano vantaggi inimmaginabili. Lombardia Informatica e Regione Lombardia hanno avuto la lungimiranza di raccogliere e così costruire la storia clinica degli ultimi vent’anni di oltre 10 milioni di cittadini. Dati importantissimi che (trattati nel pieno rispetto della protezione e della tutela della privacy) possono contribuire a generare enormi benefici per l’intera popolazione.

Una delle potenzialità maggiori del Machine Learning applicato al mondo sanitario deriva dall’analisi epidemiologiche per analizzare precocemente i rischi di salute pubblica; un altro esempio concreto di cui già oggi si iniziano a vedere i benefici effetti sui pazienti riguarda la medicina di precisione: la possibilità di avere grandi moli di dati porta all’identificazione di cure personalizzate delineate a misura di ogni singolo individuo.

Malattie croniche e sanità pubblica: che aiuto stanno dando algoritmi e advanced analytics?

I pazienti con malattie croniche rappresentano circa il 30-35% della popolazione lombarda (3,2 milioni di cittadini su una popolazione totale di più di 10 milioni di individui) ma da soli consumano circa il 70% delle risorse sanitarie della Regione, in perfetta logica paretiana. E il dato è destinato ad aumentare.

In questo scenario Regione Lombardia è pioneristica perché ha lavorato allo sviluppo di modelli predittivi in grado di associare ad ogni singolo individuo, in funzione della propria storia clinica e del proprio stile di vita, la probabilità di sviluppare una specifica patologia cronica. Un modello attraverso il quale è poi possibile, ad oggi, prevedere la spesa pubblica e quindi organizzare al meglio le risorse, un domani anche identificare cure e percorsi clinici personalizzati virtuosi.