Diabete digitale: prevenzione e cure personalizzate con i big data

big data
(foto: Simon Bleasdale/Flickr CC)

L’era del diabete digitale è già iniziata e, dopo app e telemedicina, a dare nuovo impulso al suo sviluppo arrivano l’intelligenza artificiale e i big data, già impegnati in altri campi della medicina, come l’oncologia, l’immunologia, la radiologia e molti altri.  E anche in questo caso, l’attenzione degli esperti è sui vantaggi ma anche sulle criticità che comporta l’avvento delle nuove tecnologie.  Lo scorso 12 novembre,  Giornata mondiale del diabete – l’Associazione Medici Diabetologi (Amd) ha presentato un position statement che sottolinea l’importanza crescente di questi strumenti in ambito diagnostico terapeutico ma anche nella prevenzione, con la possibilità di “predire”con un’ottima approssimazione chi si ammalerà di diabete o ne svilupperà le complicanze e, anche, di sapere in anticipo quale farmaco funzionerà meglio sul singolo paziente.

Vantaggi e criticità del diabete digitale

“La gestione della patologia diabetica si sta profondamente trasformando”, ha detto Domenico Mannino, presidente dell’Amd.  Le spinte in atto sono molteplici: da un lato, la  digitalizzazione, la telemedicina, l’intelligenza artificiale e nuovi strumenti informatici di gestione analisi dei big data, e, dall’altro, l’esigenza di personalizzare le cure e l’uso della rete e dei social media in ogni aspetto della vita delle persone. Insomma:  il ‘diabete digitale’ è ormai una realtà”.

Tra i principali vantaggi offerti dalle nuove tecnologie digitali, in particolare dalla telemedicina, c’è l’abbattimento delle barriere geografiche, con la possibilità di accedere alle cure anche  per chi ha difficoltà a spostarsi. Così come l’accelerazione dell’analisi dei dati e la loro migliore comprensione, con grafici e immagini facilmente leggibili, e anche la condivisione  delle informazioni da parte del diabetologo e il suo assistito, familiari e caregiver. Tra i vantaggi del “diabete digitale”, dunque, c’è anche un maggior coinvolgimento dei pazienti e un forte potenziale di riduzione dei costi di gestione della patologia. Come criticità, invece gli esperti segnalano l’eterogeneità dei sofware concorrenti, diversi a seconda del device utilizzato, il numero di pazienti  “digitali” ancora limitato e, non ultimo, il rischio di un effetto “inondazione” di dati sia sui medici sia sui pazienti.

Il diabete digitale che verrà: prevenzione e cure personalizzate

“Per il futuro, le opportunità più promettenti del “diabete digitale” sono nell’applicazione del machine learning, un metodo che permette di effettuare analisi di tipo descrittivo, di identificare delle correlazioni ed esprimere delle ‘predizioni’, con ragionamenti di tipo induttivo, tipici della mente umana”, spiega Nicoletta Musacchio, presidente di Fondazione Amd. “Questi strumenti potrebbero individuare nuovi fattori di rischio per l’insorgenza del diabete in grandi database, relativi alla popolazione generale,  e anche delle complicanze,  analizzando database clinici e amministrativi di pazienti diabetici e individuando i fattori e le variabili comportamentali e terapeutiche più correlate allo sviluppo di ogni specifica complicanza. Il machine learning potrebbe, inoltre, indirizzare le scelte di cura: individuare gli elementi correlati alla maggior efficacia di un farmaco: si aprirebbe così la strada a una medicina veramente personalizzata, che utilizza il farmaco più appropriato al caso singolo, con esiti di cura migliori e riduzione dei costi”.

LASCIA UN COMMENTO

Please enter your comment!
Please enter your name here