Sfruttare i dati reali dei pazienti: un cambiamento di paradigma nell’assistenza sanitaria

Qual è il valore dei dati dei pazienti in situazione reale?

I dati sui pazienti in situazione reale, generati nel corso delle pratiche mediche correnti, forniscono una miniera di informazioni che vanno oltre gli studi clinici controllati. Questi dati comprendono i dati demografici del paziente, i risultati del trattamento, l’evoluzione della malattia e i risultati riportati dal paziente, offrendo così una visione olistica delle prestazioni del trattamento in contesti quotidiani. Lo sfruttamento di questi dati può permettere di migliorare i risultati dei trattamenti e di ottenere un miglior supporto normativo da parte di agenzie come la FDA (Food and Drug Administration) e l’EMA (European Medicine Agency), che riconoscono sempre di più i dati della vita reale nel processo di approvazione dei nuovi trattamenti.

Come raccogliere dati sui pazienti nel mondo reale?

L’industria farmaceutica sta trasformando il proprio approccio alla raccolta e all’analisi dei dati del mondo reale (RWE). I dispositivi digitali, le applicazioni e le tecnologie avanzate stanno rivoluzionando la raccolta e l’utilizzo dei dati dei pazienti, offrendo prospettive senza precedenti sull’evoluzione delle malattie, sull’efficacia dei trattamenti e sull’esperienza dei pazienti.

I dispositivi connessi e le applicazioni mobili permettono di raccogliere dati in continuo e in tempo reale dai pazienti nel loro ambiente naturale. Le tecnologie indossabili come gli smartwatch e i fitness tracker catturano dati fisiologici. Ad esempio, l’Apple Heart Study, condotto con Stanford Medicine, ha utilizzato l’Apple Watch per identificare la fibrillazione atriale in oltre 400.000 partecipanti, dimostrando così il potenziale dei dispositivi indossabili nella sorveglianza sanitaria a distanza¹Perez, M. V., et al. (2019). Large-Scale Assessment of a Smartwatch to Identify Atrial Fibrillation. New England Journal of Medicine, 381(20), 1909-1917. DOI: 10.1056/NEJMoa1901183.

Le applicazioni di salute sono sempre più utilizzate per monitorare i sintomi, l’aderenza ai farmaci e i fattori legati allo stile di vita. Lo studio FLOODLIGHT Open di Roche utilizza un’applicazione per smartphone al fine di monitorare i pazienti affetti da sclerosi multipla e raccogliere dati sul funzionamento delle mani, sulla capacità di camminare e sulle prestazioni cognitive.

Allo stesso modo, le piattaforme digitali per i risultati riportati dai pazienti (ePRO) razionalizzano la raccolta di informazioni soggettive sulla salute. Il portale PROACT, sviluppato dal National Health Service britannico, consente ai pazienti oncologici di segnalare i propri sintomi ed effetti collaterali per via elettronica, il che consente di intervenire in tempo utile e di migliorare le cure fornite ai pazienti.

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Qual è l’impatto delle tecnologie avanzate nell’analisi dei dati?

L’integrazione dell’intelligenza artificiale (IA), dell’apprendimento automatico (ML) e dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sta trasformando l’analisi e l’interpretazione dei dati del mondo reale. Gli algoritmi di IA e ML trattano grandi quantità di dati dei pazienti, identificando schemi e facendo previsioni che aiutano nella diagnosi precoce e nel trattamento personalizzato. Ad esempio, ricercatori dell’ospedale Mount Sinai hanno sviluppato un sistema di IA che analizza le tomografie per rilevare il COVID-19 con una precisione dell’82%²Mei, X., Lee, HC., Diao, Ky. et al. Artificial intelligence–enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19. Nat Med 26, 1224–1228 (2020). https://doi.org/10.1038/s41591-020-0931-3.

Le tecniche NLP permettono di estrarre informazioni preziose da fonti di dati non strutturate come i social media, i forum dei pazienti e le cartelle cliniche elettroniche. La piattaforma Social Media Listening di IQVIA utilizza il NLP per analizzare le conversazioni dei pazienti su diverse piattaforme online, fornendo informazioni in tempo reale sulle esperienze dei pazienti, sui risultati dei trattamenti e sulle nuove tendenze in materia di salute.

Come gestire i dati dei pazienti in situazione reale?

La gestione efficace dei dati dei pazienti in vita reale implica sia l’integrazione che l’analisi al fine di massimizzarne il valore. Le piattaforme di salute digitale consolidano i dati provenienti da diverse fonti in sistemi centralizzati, creando così profili completi dei pazienti che favoriscono una diagnosi precisa, una pianificazione efficace dei trattamenti e un monitoraggio continuo. La tecnologia blockchain garantisce la sicurezza e la tracciabilità dei dati, permettendo ai pazienti di controllare le proprie informazioni sanitarie pur preservando la riservatezza e la conformità normativa.

L’analisi dei dati si concentra sull’estrazione di informazioni utilizzabili a partire da dati integrati. L’analisi predittiva sfrutta i dati storici e in tempo reale per prevedere la progressione della malattia e le risposte al trattamento, il che consente una gestione proattiva dell’assistenza sanitaria. La medicina personalizzata adatta i trattamenti in base ai dati individuali dei pazienti, il che migliora considerevolmente l’efficacia dei trattamenti e riduce gli effetti indesiderati.

L’integrazione e l’analisi dei dati reali dei pazienti offrono possibilità di trasformazione agli attori del settore della salute. Catturando, gestendo e sfruttando efficacemente questi dati, le parti interessate possono stimolare l’innovazione, migliorare i risultati dei trattamenti e orientarsi più efficacemente nel panorama normativo. L’adozione di queste strategie consente non solo di migliorare le cure ai pazienti, ma anche di posizionare l’industria dell’assistenza sanitaria in modo da affrontare con fiducia e agilità le sfide del futuro. Alcimed può accompagnarvi nei vostri progetti, non esitate a contattare il nostro team!

Informazioni sull’autore,
Richard, Consulente all’interno del team Life Sciences di Alcimed in Francia.