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Pandemia e big data.

Tra ritardi “analogici” e fughe verso soluzioni di intelligenza artificiale

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 A cura della redazione

Erano gli ultimi mesi del 2019 quando un software sviluppato da una start-up canadese ha rivelato la presenza di una nuova malattia – una grave polmonite bilaterale – proveniente da una sconosciuta città cinese, Wuhan. E a lanciare l’allarme in Occidente, prima delle Autorità cinesi e di quelle internazionali. Ciò è stato possibile perché il programma basato sull’intelligenza artificiale (AI) ha potuto analizzare più di 100.000 articoli e contenuti sui social media in 65 lingue diverse, li ha comparati con i dati sanitari ufficiali provenienti dall’Organizzazione Mondiale della Sanità relativi a più di 150 malattie conosciute e con quelli non ufficiali come i post o le conversazioni sulle piattaforme digitali. Un’operazione che da solo l’uomo non sarebbe mai riuscito a realizzare, tanto meno in tempi così rapidi.

Facciamo un salto avanti e veniamo alla corsa per lo sviluppo dei vaccini anti COVID: anche in questo caso senza le applicazioni basate sull’AI gli sforzi e i finanziamenti profusi per raggiungere il risultato in mesi anziché anni sarebbero stati vani. L’intelligenza artificiale ha consentito di accelerare il sequenziamento del genoma, realizzare previsioni sulla struttura del virus, e sviluppare quei vaccini basati sull’acido ribonucleico messaggero (mRNA).

Basterebbero questi due esempi per convincere anche il più scettico a riconoscere l’importanza di logaritmi e machine learning nella ricerca e nella medicina d’oggi. E nell’aiuto che posso fornire per interpretare e assegnare valore ai Big Data.

Da semplici dati a informazioni

Il numero dei dati sanitari raccolti durante la crisi pandemica è aumentato in modo esponenziale, vuoi per l’avanzare della tecnologia, vuoi per l’urgenza di risolvere problemi che coinvolgono milioni di persone simultaneamente (si pensi all’accelerazione della Telemedicina, dei Teleconsulti e delle Televisite – da una parte – o alla necessità di tracciare e monitorare i contagi dall’altra). E nell’immediato futuro questo trend è destinato a consolidarsi considerando, ad esempio, che è in fase di finalizzazione in tutte le Regioni Italiane il progetto del Fascicolo Sanitario Elettronico, che si parla addirittura di dorsale nazionale di datacenter per poter immagazzinare tutte queste informazioni.

Come evidenziano gli osservatori più attenti, e come raccontato in diverse occasioni sul ReadHIT, stante questo panorama, il punto cruciale per ogni sistema sanitario nazionale sarà quello rendere i dati raccolti omogenei, interoperabili, e di analizzarli in profondità trasformandoli in informazioni utili per potenziare la prevenzione, personalizzare le cure, rendere sostenibile il sistema di assistenza universale.

La soluzione più efficiente perché ciò avvenga è rappresentata dalle applicazioni (già oggi largamente disponibili) dell’intelligenza artificiale.

Nonostante tale consapevolezza sia molto diffusa in Italia, si registra ancora un significativo ritardo sul fronte dell’adozione di soluzioni di AI da parte delle nostre strutture ospedaliere. Secondo i dati dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità del Politecnico di Milano per il 60% dei medici specialisti le soluzioni di intelligenza artificiale possono avere un ruolo fondamentale nelle situazioni di emergenza, per il 59% consentono di rendere i processi delle aziende sanitarie più efficienti; il 52% crede che aiutino a personalizzare le cure, il 51% che le renda più efficaci e il 50% che contribuisca a ridurre la probabilità di errori clinici. Tuttavia, sono ancora pochi i medici specialisti che utilizzano queste tecnologie: solo il 9% le usava prima del Coronavirus e appena il 6% lavora in una struttura che le ha introdotte o potenziate durante l’emergenza.

Alla prova della campagna vaccinale

Ancora le informazioni sui pazienti sono fondamentali per portare avanti la campagna vaccinale: i vaccini vanno monitorati perché la loro somministrazione in fase sperimentale è avvenuta su una popolazione microscopica rispetto a quella da vaccinare; con la disponibilità di vaccini di diversi produttori (e con caratteristiche differenti) devono essere coordinati i flussi di consegna e gli abbinamenti con i vari pazienti che hanno ricevuto uno specifico farmaco per la seconda iniezione; vanno regolati i flussi delle prenotazioni, registrate le somministrazioni, gestiti i richiami, aggiornati i fascicoli sanitari personali e le anagrafi vaccinali a livello regionale e nazionale.

Nulla di nuovo per la macchina delle vaccinazioni, del tutto simile a quella in passato messa in piedi contro l’influenza o la meningite, ma con tre complicazioni, queste invece sì pressoché uniche nella storia: l’alto numero di persone da vaccinare (si punta all’80% della popolazione); la situazione di emergenza con tempi serrati; l’assenza in alcune Regioni proprio di quei sistemi informativi utili alla gestione della campagna.

Regione che vai…

L’Italia anche nell’organizzazione della campagna vaccinale procede a velocità diverse da Regione a Regione (anche se non lungo le tradizionali fratture geografiche Nord-Sud). Alcuni esempi possono tratteggiare meglio il quadro generale: se in Abruzzo non si è ancora completata l’Anagrafe Vaccinale Regionale, questa è invece già operativa in Toscana; in Valle d’Aosta è stato completato uno studio sulla stratificazione della popolazione basata su algoritmi di intelligenza artificiale: ogni persona, sulla base delle variabili fascia d’età, comorbilità, prestazioni specialistiche, farmaci, ricoveri, accessi ospedalieri viene inserita in un cluster ulteriormente arricchito prendendo in considerazione quelle patologie che potrebbero mostrare un aumentato rischio prognostico rispetto al Covid-19. L’appartenenza ad un determinato cluster stabilisce la priorità utile alla programmazione degli interventi vaccinali.

E ancora, mentre in Lombardia si sono riscontrate non poche difficoltà con il sistema di prenotazione on line per la vaccinazione degli ultra ottantenni, sempre in Valle d’Aosta gli appuntamenti presso gli HUB di somministrazione vengono fissati da una “macchina” attraverso una normale telefonata, raggiungendo così anche gli anziani che non hanno sufficiente dimestichezza con le soluzioni online o chi vive in zone a bassa o difficile penetrazione della Rete.

L’anagrafe vaccinale

Da gennaio di quest’anno tutte le informazioni relative alla vaccinazione e i dati relativi alle somministrazioni di massa dei vaccini anti COVID-19 dei cittadini italiani sono raccolti centralmente nell‘Anagrafe Nazionale Vaccini che viene alimentata giornalmente da Regioni e Province Autonome. Lo scopo è quello di monitorare l’attuazione del relativo Piano Strategico Nazionale. Tali informazioni alimentano anche la dashboard pubblica consultabile online e vengono trasmesse all’ISS per attività di sorveglianza immunologica e farmaco-epidemiologia.

Tutto bene dunque? Non proprio: l’Anagrafe Nazionale Vaccini raccoglie i dati regionali attraverso flussi informativi all’interno del NSIS e non si poggia sul Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE). Solo alcune regioni inseriscono le informazioni relative alla somministrazione del vaccino anche sul Fascicolo. Tale circostanza sorprende considerando la centralità e le conseguenti risorse che sono state riservate al FSE dall’ultimo Recovery Plan, ma soprattutto rappresenta una disomogeneità che può generare gravi complicazioni proprio in un momento come quello presente in cui la tempestività e l’organizzazione della macchina vaccinale rappresentano la più grande sfida che il nostro Paese è chiamato ad affrontare.