Digital Health, tradotta in italiano come “salute digitale” o “sanità digitale”, è un termine che si riferisce a un ampio insieme di tecnologie informative e comunicative. Queste possono essere utilizzate nella prevenzione dei cittadini e per curare e gestire i pazienti raccogliendo e condividendo informazioni sul loro stato psico-fisico. Con la Digital Health, la tecnologia diventa lo strumento per migliorare la salute e il benessere umano e per rafforzare i servizi del sistema sanitario nazionale. La conseguenza è un potenziamento della qualità, della sicurezza e dell’accesso a molte tipologie di cure.
Ma in cosa consistono esattamente queste tecnologie?
Diagnosi, raccolta dati per la ricerca, miglioramento dello stile di vita e della comunicazione con i medici, sono alcuni esempi. Ma anche big data, intelligenza artificiale (AI), machine learning, telemedicina e tecnologia indossabile. Oltre, naturalmente, alle terapie digitali, che possono incorporare una o più delle tecnologie elencate.
Vediamo nel dettaglio le principali tecnologie di Digital Health.
I Big Data sono grandi set di dati generati, che possono essere raccolti periodicamente e/o automaticamente. Sono archiviati elettronicamente per essere elaborati, distribuiti e analizzati allo scopo di facilitare la prevenzione, aumentare la validità e la qualità dei trattamenti e degli esiti clinici. I Big Data permettono di aumentare la qualità della cura, dalla prevenzione alla gestione della malattia. I dati possono presentarsi sotto forma di campi di testo libero (note del medico), immagini varie (TC, MRI), sistemi software (EHR, fatturazione), formati di dati (visivi, audio) o social media (personale del paziente, forum sulle malattie). Insieme, dati strutturati, semistrutturati e non strutturati costituiscono i Big Data.
L’intelligenza artificiale (AI) si riferisce a sistemi che imitano l’intelligenza umana per eseguire certe attività e che sono in grado di migliorarsi continuamente in base alle informazioni che raccolgono man mano. Di fatto è un framework di capacità che consente alle macchine di percepire, comprendere, agire e apprendere. Sono sei gli ambiti essenziali di applicazione dell’AI nel settore salute: la gestione delle patologie croniche, la prevenzione, il triage, la diagnosi, il sostegno alla decisione clinica e lo sviluppo/offerta di terapie. Tutte applicazioni rese possibili dalla grande capacità di questi software innovativi di esaminare e comparare grandi quantità di dati (Big Data). Ma anche di indagare e confrontare con accuratezza immagini cliniche. Si tratta di sistemi dal grande potenziale, che consentono, ad esempio, creazione di campagne di prevenzioni mirate, una riduzione delle visite mediche dal vivo, una decongestione degli ospedali, etc.
Il machine learning è una sottocategoria dell’intelligenza artificiale. È la tecnologia fondamentale per gestire e analizzare le enormi quantità di dati sanitari (Big Data) che vengono generati ogni giorno. In generale, il machine learning comprende diversi meccanismi che consentono alle macchine intelligenti di apprendere e migliorare le proprie capacità nel tempo grazie all'esperienza. Il tutto costruito su algoritmi. Gli algoritmi sono procedure che consentono di risolvere problemi applicando specifiche istruzioni precedentemente ricevute. Per ciascun compito, vengono forniti dati di input e output in modo che il modello impari il nesso tra loro, in base agli esempi a disposizione. Il machine learning non si limita semplicemente a seguire le regole con le quali è stato programmato, ma generalizza il processo per applicarlo anche a dati mai visti prima.
Secondo le linee guida nazionali, la telemedicina è “una modalità di erogazione di servizi di assistenza sanitaria, tramite il ricorso a tecnologie innovative, in particolare alle Information and Communication Technologies (ICT), in situazioni in cui il professionista della salute e il paziente (o due professionisti) non si trovano nella stessa località”. Non si tratta di sostituire il rapporto medico-paziente, ma di integrare la pratica medica classica per accrescerne l'efficacia e l'efficienza. L'obiettivo è quello di creare una rete tra pazienti, ospedali, medici e territorio per fornire perfomance sanitarie migliori. Questo strumento di Digital Health consente di migliorare l’accesso all’assistenza sanitaria, di garantire la continuità della cura e di limitare i costi, anche di spostamento. Attraverso servizi come la televisita, il teleconsulto e la teleassistenza è possibile fare diagnosi, prevenzione, monitoraggio e riabilitazione.
La tecnologia indossabile sta diventando sempre più popolare e la crescente domanda dei consumatori sta inseguendo nuovi modelli di smartphone, sensori e smartwatch. Questi dispositivi sono progettati per raccogliere dati. Frequenza cardiaca, pressione, ECG, temperatura e frequenza respiratoria sono solo alcuni dei parametri che gli strumenti possono rilevare.
Sono oltre 325.000 le app incentrate su salute, alimentazione, benessere, stile di vita ed esercizio fisico. In termini di utilità, queste app promuovono un maggiore coinvolgimento degli utenti, una migliore aderenza al trattamento e stili di vita sani. Ma anche una buona comunicazione con il medico e l’implementazione di servizi sanitari.
Le terapie digitali (chiamata anche digital therapeutics o DTx) sono un intervento terapeutico a tutti gli effetti. La terapia digitale si sviluppa attraverso studi clinici, segue un percorso approvato dagli enti regolatori e deve essere prescritta da un medico. La somministrazione, indipendente o integrata rispetto ai farmaci standard, può avvenire con strumenti diversi a seconda dell’età e della patologia target. Il trattamento si basa sui cambiamenti dello stile di vita, raccogliendo dati che aiutano a raggiungere gli obiettivi dichiarati. Le terapie digitali consistono in app, videogiochi, siti web, sensori, dispositivi indossabili e altro ancora.
