Eugenio Santoro, Roma icom - 4 luglio 2019
Le potenzialità della digitalizzazione
come strumento di cura
Eugenio Santoro
www.twitter.com/eugeniosantoro
Laboratorio di Informatica Medica
Dipartimento di Salute Pubblica
Istituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri IRCCS
Eugenio Santoro, Roma icom - 4 luglio 2019
Digital health
• Disciplina che prevede l'uso delle tecnologie
dell'informazione e della comunicazione per
contribuire a gestire le malattie e i rischi per la salute,
nonché a promuovere la salute e il benessere.
• Queste tecnologie comprendono:
- Telemedicina (compresi i FSE)
- social media
- health apps
- wearable e i sensori per il monitoraggio clinico o remoto
- gamification
- intelligenza artificiale e big data
- digital therapeutics (terapie digitali)
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mhealth: New opportunities for health
a) Promote healthy lifestyles (→ disease prevention); improvement of patient/citizen empowerment
b) Improve physician/patient communication; improve telemonitoring services (a patient could be monitered at home) (→ chronic
disease management)
c) Improvement of healthcare services; riduction of healthcare and hospitalization costs
d) Medical research: data collected through apps and wearables could be use for research purposes
325.000 health app
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Patient care and monitoring (chronic diseases)
Hypertension
Asthma
Eugenio Santoro, Roma icom - 4 luglio 2019Progetto Osservatorio Ver 19.06.17
Tipologia di App per la salute su cui gli sviluppatori dovrebbero puntare l’attenzione in futuro per migliorare l’assistenza
Campione:
247 associazioni pazientiJMIR Mhealth Uhealth 2019;7(1):e10242
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Health Wearables/Internet of Things
Smart InhalerCheck if the dose of delivered medication is correct
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Dispositivi medici?
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EPILESSIA
ECG e FIBRILLAZIONE ATRIALE
DISPOSITIVI MEDICI?
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Problemi della digital health
- Privacy
- Validazione e regolamentazione
- Carenza studi randomizzati di efficacia secondo EBM
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Per quali casi esistono prove di efficacia che la digital
health funziona?
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Efficacia app per diabetici sui valori di HbA1C
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Efficacia app su aderenza al trattamento
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N=2970
Overall
Eugenio Santoro, Roma icom - 4 luglio 2019Progetto Osservatorio Ver 19.06.17
Riabilitation
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Potenzialità AI in medicina• Sistemi che gli assistenti virtuali per fornire
info sanitarie (chatbot)
• Sistemi per fare diagnosi che accompagnano il lavoro del medico
• Sistemi per definire il migliore trattamento
• Sistemi per elaborazione di immagini
• Sistemi di predizione/prevenzione
• AI e ricerca clinica/clinical trials
• Epidemiologia 2.0
• Ricerca cause/effetto
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Our model applies an automated natural language processing system
using deep learning techniques to extract clinically relevant
information from EHRs. In total, 101.6 million data points from
1,362,559 pediatric patient visits presenting to a major referral center
were analyzed to train and validate the framework. Our model
demonstrates high diagnostic accuracy across multiple organ
systems and is comparable to experienced pediatricians in diagnosing
common childhood diseases.
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Ai e medicina: le criticità
• Privacy e protezione dei dati personali
- Consenso informato?
• Validità soluzione
• Carenza studi efficacia (AI+medico vs medico e non AI
vs medico)
• Bias metodologici (popolazione, linee guida, immagini
qualità)
• Responsabilità
• Effetto scatola nera
• Deskilling
• Problemi etici
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Conclusioni - 1
• Digitalizzazione solo parzialmente effettuata in Italia
• Gli strumenti di digital health sono spesso calati
dall’alto, mai condivisi con medici e pazienti
• Spesso non esiste un supporto scientifico dietro
l’impiego di una soluzione di digital health
• E’ necessaria regolamentazione delle nuove tecnologie
(wearable, app, che mettono a rischio salute individuo-
> dispositivi medici)
• E’ necessaria regolamentazione dell’impiego della
Intelligenza artificiale quando fornisce supporto al
medico -> strumento diagnostico/sistema esperto
• Chi è responsabile della regolamentazione? (MinSal,
AIFA, organismi terzi?)
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Conclusioni - 2
• E’ necessaria un maggior ricorso alla ricerca clinica
(pagata dai produttori) che dimostri l’affidabilità e la
maggiore efficacia di interventi di digital health
(compresa AI) vs standard care (Randomized Clinical
Trials). Solo con queste prove è possibile pensare a
una loro integrazione in un percorso di
assistenza/cura/prevenzione
• Occorre preparare terreno e competenze tra produttori
e enti regolatori per lo sviluppo e lo studio delle terapie
digitali. Una volta ottenuti risultati scientifici solidi è
necessario creare le condizioni per la loro
regolamentazione, prescrizione, rimborsabilità
Eugenio Santoro, Roma icom - 4 luglio 2019
Grazie per l’attenzione
www.pensiero.it
www.twitter.com/eugeniosantoro
www.slideshare.net/eugeniosantoro