La decentralizzazione è di nuovo al centro delle strategie dei sistemi sanitari, ma anche della ricerca clinica. I dispositivi mobili sono già in uso in più di 950 trial clinici spingendo sia la clinica che l’innovazione biomedica fuori dagli ospedali e dai centri di ricerca, dentro le comunità.
Il ‘Data Governance Act’ sta per estendere il Gdpr (General Data Protection Regulation) e, insieme alla proposta europea sull’Health Data Space, inquadra l’uso secondario dei dati e il loro ruolo nella creazione di una nuova conoscenza medica dal ‘mondo reale’ (Real-World Evidence), riducendo i costi della ricerca. Eppure l’uso in scala delle informazioni cliniche rimane solo un’idea, impedita dai rischi etico-legali che ne rendono l’uso altamente inefficiente, lento e costoso.
Definire la privacy. Esiste infatti una frizione intrinseca fra il valore dei dati personali e la protezione della loro riservatezza. Questo conflitto si manifesta nelle diverse, a volte divergenti, interpretazioni di legge e nei ruoli opposti dei Data Protection Officer, dei ricercatori e dei dirigenti sanitari. I bisogni della ricerca e della gestione clinica collidono con le responsabilità di chi deve proteggere i diritti dei pazienti perché manca, alla base, una definizione chiara, formale, di che cosa in effetti sia un dato anonimo.
La Commissione europea, con l’entrata in vigore del Gdpr, ha avviato intensi programmi di ricerca, a partire dal 2017, per risolvere questo conflitto e negli anni sono emerse tecnologie che in effetti lo risolvono permettendo di collegare direttamente la ricerca ai luoghi di cura dove il dato viene creato proteggendo, al tempo stesso, i diritti dei pazienti.
Queste nuove strutture digitali decentralizzate e privacy-preserving permettono di conservare il dato nella sua sede originale fornendo garanzie formali e provabili di anonimia dei pazienti, dando ai servizi sanitari un nuovo strumento per sostenersi e migliorarsi, e all’industria un acceleratore d’innovazione in scala.
Realizzare il valore dei dati. Fra queste nuove tecnologie, la Privacy Differenziale, ad esempio, consente di modulare la quantità d’informazione condivisa fra proprietari e utenti del dato e quindi di quantificare precisamente il rischio di re-identificazione per proteggere il paziente da attacchi statistici, cioè tentativi di identificarlo incrociando dati esterni. Questa tecnologia è implementata, fra gli altri, da Apple e Google.
Nuovi sistemi di ‘permissioning’, consentono a ospedali e pazienti di definire chi può accedere ai dati, per quale applicazione e per quanto tempo attraverso registri inviolabili come la Blockchain.
La combinazione di queste tecnologie mette quindi ospedali e pazienti al centro del flusso informativo dandogli strumenti per controllarlo, proteggendo e valorizzando i loro diritti in partnership con il settore industriale: diventando quindi attori primari dell’innovazione biomedica.
La ricerca europea si è ampiamente distinta in questo tipo di ricerca tecnologica portando a emergere aziende come Agora Labs la cui piattaforma è in grado di disaccoppiare i dati sensibili dai risultati della analisi statistiche, dalle più semplici al machine learning. «Agora Labs oggi supporta aziende, ospedali e centri di ricerca nello sviluppo d’Intelligenza Artificiale in oncologia, cardiologia e altre specialità cliniche, oltre che in studi di farmaco-economia, salute pubblica e Health Technologies Assesment dando accesso in tempo reale, a costi ridotti e senza rischi di compliance, ai dati essenziali di cui ricercatori, ingegneri e amministratori hanno bisogno», precisa Davide Zaccagnini, Fondatore e Ceo di Agora Labs.
Oltre la Privacy. Il diritto alla riservatezza non è l’unico ostacolo nell’uso in scala del dato di salute. Dalla miriade di sistemi e applicazioni che oggi lo raccolgono nelle sue molte forme, nasce il problema della standardizzazione, necessaria per poterlo usare. Riconciliare discrepanze di formati e terminologie richiede un lavoro manuale specializzato che ne rallenta ulteriormente l’utilizzo.
«Agora Labs è all’avanguardia anche nell’applicazione dei modelli linguistici, come ChatGpt e LlaMa, per la standardizzazione dei data-base clinici che possono in questo modo essere integrati in tempo reale, senza interventi umani, e a una frazione del costo nei formati, nelle terminologie e nelle strutture semantiche. Risolta la privacy, i Large Language Model consentono di risolvere anche i problemi di qualità e utilizzabilità dell’informazione clinica, attivandone subito il valore», prosegue Zaccagnini.
Quanto vale il dato? La Commissione europea stima che un uso efficiente e in scala del dato clinico possa far risparmiare 1,1 miliardi di euro all’anno ai sistemi sanitari europei mentre studi nazionali (Ernst & Young), distinguendo fra ricavi diretti e benefici al paziente, stimano per il solo National Health Service britannico circa 9 miliardi di sterline all’anno in risparmi e valore creato.
Dati longitudinali, connessi e direttamente accessibili supportano infatti:
– Studi osservazionali sulla prevalenza di malattie, ad esempio, sui fattori di rischio ambientali, le predisposizioni e le traiettorie cliniche (patient journeys), aumentando l’efficacia della ricerca;
– Studi sull’aderenza ai trattamenti, la farmacovigilanza e il monitoraggio delle popolazioni più vulnerabili, riducendo sistematicamente il rischio clinico;
– La pianificazione dei servizi sanitari integrando dati clinici e socioeconomici per un’assistenza al paziente più efficace e personalizzata.
«Il valore potenzialmente più alto, però, sarà quello che questi dati creeranno nell’addestramento dell’Intelligenza Artificiale, i cui principali costi sono quelli, appunto, per l’attivazione e la preparazione dei training data. Studi preliminari indicano che questi sistemi potranno salvare 403mila vite ogni anno, far risparmiare 50,6 miliardi di euro in costi di assistenza ed erogare 1,8 miliardi di ore lavorative, pari a 500mila operatori sanitari a tempo pieno, un dato essenziale nella ormai cronica crisi vocazionale del personale sanitario», nota il Ceo.
Le nuove tecnologie, attivando e proteggendo, il dato di salute mettono quindi i sistemi sanitari e i pazienti anche al centro della rivoluzione promessa dall’Ia.
«Mentre la sanità e la ricerca si decentralizzano, nuovi regolamenti spingono gli ospedali, le aziende e i pazienti ad allineare i propri bisogni e i loro interessi attorno agli usi del dato clinico. Le nuove tecnologie emerse dalla ricerca europea consentono oggi di farlo anche su larga scala. Le analisi sui dati distribuiti, sotto formale garanzia di anonimia dei pazienti, aprono un’opportunità enorme di riduzione dei costi della ricerca, dell’assistenza clinica e di accelerazione dell’innovazione tecnologica, fra cui lo sviluppo collaborativo di Intelligenza Artificiale su strutture federate», conclude Zaccagnini.
Il dato clinico diventa quindi una risorsa dal valore inesauribile che può essere attivata sotto precise e provabili garanzie etiche e legali, anche oltre quanto prescritto dal Gdpr, contribuendo alla stabilità economica del sistema sanitario e alla crescita dell’industria biomedica.
Nell’attuale contesto, in cui la decentralizzazione è al centro delle strategie sanitarie, Agora Labs risponde a una chiara domanda di mercato con una soluzione innovativa a questa esigenza. Il potenziale risparmio economico e i benefici derivanti dall’uso efficiente dei dati clinici possono tradursi in cifre significative, sia in termini di risparmi per i sistemi sanitari che di benefici per i pazienti. Benché l’efficienza e la protezione dei dati siano due prerogative dei sistemi sanitari, l’accettazione e l’adozione effettiva da parte di ospedali, aziende e pazienti, oltre alla resistenza al cambiamento, potrebbero tuttavia rappresentare ostacoli significativi.
Le società operanti in questo settore possono registrare considerevoli incrementi nella loro valutazione attraverso la stipulazione di contratti significativi con ospedali di una certa dimensione. È nell’essenza e nelle capacità di questi modelli di vendita ricorrenti di generare valore nel corso del tempo. Una volta che un cliente ha sottoscritto una licenza, non sarà facile cambiare l’assetto organizzativo. Al contempo, ciò presenta notevoli opportunità per vendite incrementali di servizi aggiuntivi.
Investire in società in questo stadio può comportare veloci incrementi nella valutazione. Inoltre, vista la relazione privilegiata con i clienti, società simili possono diventare target attrattivi per acquisizioni da parte di corporate interessate a integrare la tecnologia o a beneficiare dei contratti in essere con i clienti.
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