Speciale Digital Twin

Il Digital Twin del paziente per una medicina personalizzata: il Patient twinning

Il progetto prevede la raccolta di tutti i dati, in modo che le informazioni provenienti da fonti diverse possano essere correlate per identificare modelli più ampi. In futuro, i dati completi sulla salute e sul benessere di una persona potrebbero essere raccolti nel suo gemello digitale sull'app, sempre aggiornati, disponibili ovunque e in qualsiasi momento, anche in situazioni di emergenza [...]
Patrizia Palazzi

Siemens Healthineers Strategic Sales Expert

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Il “Patient twinning” rappresenta un passo avanti nella creazione del gemello digitale del paziente. Alcuni gruppi di scienziati che lavorano su questo tema stanno sviluppando app che consentono agli utenti di creare, da uno smartphone, un avatar di sé stessi utilizzando l’intelligenza artificiale. Ma perché abbiamo bisogno di app come questa e perché il Patient twinning è considerata una promettente tecnologia del futuro?

Tutti i dati del paziente nel gemello digitale

Negli attuali sistemi sanitari, il paziente è spesso il custode di tutti i suoi dati clinici. In più i dati sulla salute vengono raccolti anche in tempo reale, ad esempio, con l’aiuto degli smartwatch, ma rimangono isolati. L’idea è quella di raccogliere i dati completi nel gemello digitale del paziente sull’app, in modo da renderli disponibili e aggiornati ovunque e in qualsiasi momento, consentendo un monitoraggio continuo ed efficaci azioni preventive personalizzate.

Attualmente in caso di sintomi, è il paziente che deve visitare diversi specialisti fino ad avere la corretta diagnosi, portando con sé referti cartacei e immagini su CD. Inoltre, deve ricordare i sintomi esatti quando comparsi la prima volta e comunicare gli esiti degli esami prescritti da precedenti medici specialisti.

Questa situazione comporta dei rischi, perché solo i medici che hanno a disposizione tutte le informazioni pertinenti sono in grado di fare una diagnosi accurata e di avviare le giuste terapie.

Nel peggiore dei casi, i pazienti potrebbero non ricevere in tempo la terapia di cui hanno bisogno, con gravi conseguenze.

Anche i dati raccolti in tempo reale, come quelli degli smartwatch, rimangono isolati

come molti altri dati, ad esempio quelli provenienti da immagini diagnostiche o da esami di laboratorio. Finora, questi dati non sono stati archiviati in un luogo centrale per consentire una visione completa dello stato di salute attuale di una persona.

L’idea è quella di creare mezzi per la raccolta di tali dati in futuro, in modo che le informazioni provenienti da fonti diverse possano essere correlate per identificare modelli più ampi. Un giorno, i dati completi sulla salute e sul benessere di una persona potrebbero essere raccolti nel suo gemello digitale sull’app. I dati sarebbero così disponibili ovunque e in qualsiasi momento – anche in situazioni di emergenza, quando la rapidità è fondamentale – e potrebbero essere continuamente aggiornati.

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Cos’è il Patient twinning: un avatar generato dall’intelligenza artificiale

Nell’interfaccia utente dell’app, un avatar digitale rappresenta la persona in questione. L’avatar è generato dall’intelligenza artificiale sulla base di un semplice selfie. Questo gemello digitale, che sembra identico alla persona reale, è più di un semplice espediente.

Gli scienziati vorrebbero che gli utenti dell’app fossero in grado di identificarsi con il loro gemello digitale, per aiutarli ad utilizzare l’applicazione in modo coerente. Il gemello digitale può utilizzare tutti i dati sanitari a disposizione dei pazienti, in modo che essi possano avere un’assistenza personalizzata nel loro percorso di salute: il back-end dell’app si connetterà con vari silos di dati per creare un quadro il più completo ed esaustivo possibile dei dati sulla salute e sul benessere di una persona. Ciò include, ad esempio, la connessione con lo smartwatch di una persona, che fornirà informazioni sulla sua attività fisica e sui segni vitali.

L’applicazione supporterà anche lo standard FHIR® (Fast Healthcare Interoperabily Resources) che consentirà all’app di connettersi con i sistemi PACS (Picture Archiving and Communication System) delle strutture sanitarie per ottenere dati di imaging diagnostico del paziente, come esami radiologici, CT ed MR.

Ciò dovrebbe anche consentire all’app di connettersi con il Fascicolo Sanitario Elettronico, in modo da incorporare nel gemello digitale anche i dati di esami precedenti, le eventuali terapie farmacologiche, i referti di laboratorio, ecc. Inoltre, gli utenti potranno inserire i propri dati personali nell’app, come una sorta di “diario della salute” giornaliero che registra il loro stato di salute attuale e i sintomi che si presentano.

Per il paziente sarà possibile inserire nelle impostazioni dell’avatar dati aggiornati relativi al peso corporeo e l’intelligenza artificiale farà sembrare che l’avatar sia aumentato di peso. Così l’avatar potrà essere modificato nell’interfaccia utente per riflettere la persona reale. Il modello del paziente “evolve” continuamente in background, alimentato dai dati dell’utente provenienti dal mondo digitale. Il gemello digitale personalizzato dell’utente viene aggiornato a ogni esame e a ogni nuovo set di dati clinici. In questo modo, ogni informazione rilevante viene aggiornata dinamicamente lungo il percorso di cura del paziente.

 

Raccolta ed elaborazione di dati grazie all’intelligenza artificiale

Lo sviluppo dell’app, tuttavia, va ben oltre la semplice raccolta e archiviazione dei dati. Si tratta di ricavare nuovi spunti di riflessione dai dati per l’utente, in modo che, se necessario, si possano intraprendere azioni cliniche specifiche sulla base di questi risultati. L’intelligenza artificiale svolge un ruolo chiave nell’organizzazione dei dati, ad esempio consente di raccogliere e riassumere in modo intelligente tutti i dati clinici e di visualizzare chiaramente l’intera storia di un paziente.

L’intelligenza artificiale aiuterà anche a tradurre informazioni cliniche complesse in un linguaggio visivo facilmente comprensibile dagli utenti dell’app, ad esempio, mostrando la loro anatomia interna, generata dall’algoritmo.

Lo sviluppo dell’app richiede un lavoro di gruppo con specialisti esperti in varie discipline, dall’analisi delle immagini diagnostiche al machine learning, dall’ingegneria del software al Natural language processing. Partecipano anche esperti sulla protezione dei dati e sulla privacy, poiché i dati personali sensibili di tutti i futuri utenti delle app devono essere protetti in modo sicuro ovunque e in ogni momento. Anche gli specialisti in brevetti e in proprietà intellettuale sono strettamente integrati nel processo e si occupano di salvaguardare i diritti di proprietà intellettuale legati all’app. Il lavoro di sviluppo prevede anche uno scambio continuo con esperti clinici, come i medici specialisti per condividere le esigenze e le aspettative degli utenti e le opportunità di sviluppo del Patient twinning, considerato da molti esperti di tecnologie medicali un elemento chiave per l’evoluzione della medicina di precisione personalizzata.

Patient twinning: i benefici per i pazienti

I pazienti affetti da diverse patologie possono trarre beneficio da queste soluzioni. Supportati dall’intelligenza artificiale, gli utenti possono diventare “manager della propria salute”. Le soluzioni di Patient twinning potrebbero funzionare altrettanto bene nelle aree rurali quanto nelle città, rendendo l’accesso alle informazioni cliniche rilevanti meno dipendente dal luogo e dal tempo. Le informazioni elaborate e visualizzate in modo ordinato dall’intelligenza artificiale potrebbero essere di supporto ai medici in fase di diagnosi e aiutare a risparmiare tempo prezioso. Idealmente, potrebbero contribuire ad evitare che gli utenti diventino pazienti.

È possibile evitare patologie gravi con un’azione preventiva precoce?

Questo è forse il più grande vantaggio che la tecnologia Patient twinning offre: adottando un’efficace azione preventiva, è possibile evitare che le persone si ammalino gravemente. Infatti, grazie al monitoraggio continuo dello stato di salute di un utente sarà possibile intervenire tempestivamente nel caso in cui le sue condizioni dovessero peggiorare.

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