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iCareX: la start-up che sviluppa soluzioni di medicina personalizzata basate sull’AI

Prima della nascita di iCareX, ci siamo chiesti quanto fossero evolute le pratiche mediche applicate oggi negli ospedali di tutto il mondo. Siamo innanzitutto esperti di tecnologia e, il più delle volte, ci aspettiamo che quest’ultima viaggi di pari passo con la scienza. Qual è il livello di adozione dell’intelligenza artificiale da parte delle strutture mediche? I dati sanitari dei pazienti sono sempre accessibili ai medici e vengono analizzati in maniera corretta? I trattamenti che ci vengono somministrati sono personalizzati sulla base del nostro profilo sanitario?

Sono solo alcune delle domande che ci siamo posti, le cui risposte ci hanno portato ad una sconcertante verità: al fine di tutelare la salute di tutti, la medicina odierna ha bisogno di una buona dose di innovazione.

Abbiamo capito che esiste un gap importante tra gli attuali protocolli sanitari e gli avanzamenti tecnologici dell’intelligenza artificiale. Quest’ultima è diffusa in ogni settore e ha raggiunto ormai un livello di maturità che la rende pronta a portare il suo incredibile contributo anche al comparto sanitario. Crediamo che le preoccupazioni iniziali riguardanti l’utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale – tecnologia a “scatola nera” che, dietro le elaborazioni delle sue fitte reti neurali, produce previsioni incredibilmente accurate ma non interpretabili – siano oggigiorno superate.

Gli algoritmi che popolano iTwinDiscover – la piattaforma cloud end-to-end di iCareX per l’analisi evoluta dei dati sanitari dei pazienti – sono stati resi limpidi attraverso meccanismi che permettono una chiara interpretazione dei modelli. In questo modo, abbiamo scelto di dare una mano di vernice bianca alla “scatola nera” dell’AI rendendola pienamente trasparente e comprensibile a tutti i medici.

Affinché un modello di intelligenza artificiale produca soluzioni che aiutino a trattare il paziente in maniera corretta, bisogna necessariamente alimentarlo con quanti più dati utili possibili. Abbiamo però compreso che le strutture mediche non sono attrezzate per fornire ai medici tutte le informazioni sanitarie del paziente. Ci è bastato davvero poco per capirlo, soprattutto osservando che pochi o nessuno riesce nell’ardua impresa di consegnare al proprio medico di fiducia l’ecosistema completo dei suoi dati sanitari, i quali si trovano dispersi tra un numero abbastanza ampio di fonti (applicazioni mobile, smartwatch, dispositivi medici indossabili, laboratori di analisi, test alternativi quali genetica o microbioma e ospedali diversi da quello in cui si è in cura).

Perché allora non integrarli tutti in unico database sicuro, configurabile, dinamico e facilmente accessibile al medico? Sulla base di questa idea, abbiamo deciso di sviluppare un canale privacy-first e GDPR-compliant – chiamato iTwinSense – che permettesse al paziente di condividere i propri dati sanitari con il medico di fiducia, alimentando la piattaforma di iTwinDiscover e facendo in modo che fosse sempre aggiornata e in continua evoluzione. Ci è sembrato doveroso sviluppare questa applicazione mobile – disponibile nella sua prima versione da Novembre 2020 – anche per supportare i pazienti, che in questo modo avranno per la prima volta la possibilità di visualizzare in maniera fruibile (valori puntuali, grafici, variazioni temporali, etc.) tutti i loro dati sanitari e avere un quadro più chiaro sulla loro salute: vi è mai capitato di andare dal medico e non ricordare l’esito di un esame che avete fatto o il nome e il dosaggio di un farmaco con cui siete stati trattati?

iTwinSense e iTwinDiscover fanno parte di un applicativo comuneiTwin – che abbiamo creato con l’obiettivo di portare ai nostri migliori medici dati e intelligenza artificiale. I nomi non sono stati certo scelti per caso: il termine “twin” fa riferimento ad un concetto sanitario che reputiamo estremamente importante ovvero quello del “digital twin”, il gemello digitale di cui tutti necessitiamo e che tutti vorremmo avere. Trattasi di una rappresentazione digitale di tutti i nostri dati sanitari che permette al medico di avere una visione a 360° sul nostro profilo sanitario aiutandolo nella diagnosi di nuove malattie e nello sviluppo di trattamenti più efficaci. È un modo rivoluzionario di guardare alla medicina che si serve di due attività estremamente importanti: il “Sense” ovvero la raccolta percettiva di tutte le informazioni sanitarie che interessano il paziente nella sua quotidianità e il “Discover” cioè l’esplorazione evoluta dei dati alla ricerca di correlazioni, trend e pattern nascosti. Ci piace pensare che i dati sanitari del paziente siano un cosmo di stelle, all’interno del quale vogliamo aiutare il medico internauta a scoprire nuovi pianeti e tracciare costellazioni mai osservate prima.

Mettere a disposizione dei medici dati e intelligenza artificiale per noi ha un significato ben preciso, una missione importante: cambiare il paradigma della medicina standardizzata favorendo una quanto più completa personalizzazione dei trattamenti somministrati al paziente. Oggi viene applicato a tutti i pazienti lo stesso protocollo assistenziale, un po’ come vestire tutti con un abito di un’unica taglia anche quando siamo molto diversi gli uni dagli altri. Alcuni non riusciranno ad abbottonarsi la giacca, altri si ritroveranno con i pantaloni troppo corti o le maniche eccessivamente lunghe; ma la verità è che tutti abbiamo bisogno di un abito cucito su misura per noi!

Una medicina fondata su principi standard spinge i medici ad erogare trattamenti troppo aggressivi per alcuni pazienti e troppo deboli per altri risultando in questo modo inefficace per molti: alcuni pazienti che oggi muoiono potrebbero sopravvivere se venissero erogati loro trattamenti personalizzati. Non siamo i primi a sostenerlo, lo promulgava già Ippocrate – il padre della medicina moderna – 2500 anni fa quando ricordava a tutti la necessità di: “somministrare diverse medicine a pazienti diversi: quelle dolci non danno lo stesso beneficio a tutti, né gli astringenti producono lo stesso effetto, né i pazienti sono in grado di assumere la stessa bevanda” [1].

Tutti i pazienti sono caratterizzati una straordinaria variabilità individuale. Si pensi ad esempio ai nefroni ovvero le unità funzionali dei reni che lavorano ininterrottamente per eliminare parte dei rifiuti presenti nell’organismo. Generalmente viene considerato normale un individuo che ha un numero di nefroni che oscilla tra 200.000 e 2,5 milioni [2], una variabilità enorme che può comportare che un paziente abbia molti meno nefroni di un altro ma sia comunque considerato normale. Immaginiamo, quindi, che ci siano tre soggetti: il primo con un numero di nefroni pari a 200.000, il secondo con 1 milione di nefroni e il terzo con 2,5 milioni di nefroni. Ora supponiamo che ci sia un danno acuto al rene (per iponutrizione, ipossigenazione o farmaco nefrotossico) che neutralizzi 100.000 nefroni. Nel primo individuo il danno corrisponde a metà del patrimonio nefronico, il che comporta che avrà un’insufficienza renale. Nel secondo, invece, il danno corrisponde ad un decimo del totale: vi potrebbero essere presumibilmente dei danni ai reni. Nel terzo, infine, il danno è marginale, a tal punto da essere trascurabile. Ne deriva che, a causa delle loro variabilità basale, questi tre individui dovranno essere trattati con approcci completamente differenti.

Se Ippocrate avesse avuto a disposizione l’intelligenza artificiale, probabilmente oggi ci troveremmo di fronte ad una medicina estremamente evoluta, in grado di personalizzare i trattamenti per ogni soggetto e curare malattie con estrema facilità senza danni collaterali per il paziente. Ma non vuol dire che questo non sia uno scenario realizzabile, anzi vediamo un futuro molto vicino prendere esattamente questa direzione.

I nostri algoritmi di AI permettono di indirizzare l’enorme bagaglio di conoscenze dei medici verso lo sviluppo di trattamenti interamente personalizzati, i cui effetti possano essere misurati a priori tramite analisi di scenario clinico avanzate. Partendo dalle attuali linee guida nazionali e internazionali, abbiamo analizzato diverse tipologie di malattie individuando le parti del processo – principalmente quelle che spingono il medico e il paziente ad effettuare una scelta sulla tipologia di trattamento da somministrare – nelle quali possiamo creare valore con la nostra tecnologia. Nei prossimi 5 anni, vogliamo rivoluzionare l’approccio al trattamento previsto per oltre 100 malattie!

In iCareX lavoriamo tutti i giorni per infondere una nuova cultura sanitaria, a fianco dei migliori medici e per il benessere di tutti.

 

[1] Sykiotis, G. P., et al., Pharmacogenetic principles in the Hippocratic Writings. Journal of Clinical Pharmacology, 45: 1218-1220 (2005)

[2] John F Bertram, R. D., et al., Human nephron number: implications for health and disease, Pediatric Nephrology, 26, 1529-1533 (2011)

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