L’ambito sanitario è sicuramente un contesto in cui le proprietà e le caratteristiche dei gemelli digitali possono essere utilizzate flessibilmente e con notevole vantaggio in relazione a numerosi aspetti e, soprattutto, possono essere molto utili in paesi in cui le risorse sanitarie sono limitate.
A trarne vantaggio, proprio come stanno facendo molti paesi in via di sviluppo, potrebbe essere soprattutto il Sud Italia dove le risorse – economiche e umane – spesso scarseggiano.
Il gemello digitale del corpo umano: la nuova frontiera della medicina personalizzata
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In che modo i gemelli digitali rendono la sanità efficiente
La gestione della sanità comporta quasi sempre il governo di processi complessi, dove numerose variabili, spesso fra di loro interagenti e conflittuali, devono essere gestite in maniera tale da integrarsi virtuosamente fra di loro, in parole povere ogni cosa deve essere al posto giusto al momento giusto. Per rendere più efficiente il loro sistema sanitario numerosi paesi sottosviluppati o in via di sviluppo hanno iniziato ad usare gemelli digitali per ottimizzare le loro catene di fornitura di servizi.
I policy maker locali stanno usando lo strumento del gemello digitale per aiutare a decidere localizzare nuovi ospedali, come gestire le campagne di vaccinazioni e di test per le malattie endemiche, come allocare attrezzature e personale, dando anche indicazioni in termini di assegnazione di priorità. E questo stesso metodo potrebbe presto essere usato per migliorare il management dei programmi sanitari dei paesi industrializzati.
Ad esempio, con riferimento ai test per individuare malattie infettive ormai endemiche come HIV, Epatite B e C, Tubercolosi si può stimare che la metà della popolazione mondiale non ha possibilità di accesso a strumenti diagnostici precoci, con l’impossibilità, quindi, di potere attuare delle serie misure di contenimento dei contagi e di limitazione della trasmissione. Inoltre, solo una quota tra il 10 e 20% delle strutture sanitarie dei paesi a basso reddito ha attrezzature in grado di fare queste diagnosi e, spesso, questa ipotetica disponibilità all’interno delle strutture si scontra con inefficienze che, di fatto, ne vanificano le possibilità diagnostiche.
Ottimizzare un processo di approvvigionamento è un problema ampiamente studiato dalle discipline dell’economia aziendale e della ricerca operativa. La catena logistica di Amazon è uno dei suoi punti di forza e uno dei fattori che giustificano il suo successo commerciale. Partendo da queste considerazioni alcune imprese hanno immaginato di poter costruire gemelli digitali per ottimizzare le performance del sistema sanitario in paesi a basso reddito utilizzando algoritmi di apprendimento automatico per delle simulazioni che hanno come obiettivo quello di prevedere i problemi e proporre soluzioni.
Cosa sono i gemelli digitali
Un gemello digitale è un modello digitale di un sistema fisico, un processo o un servizio. Ad esempio, può essere una riproduzione digitale di un ciclo produttivo o del sistema dei trasporti urbano. Questa tecnologia può anche essere usata per replicare i processi con l’obiettivo di raccogliere dati a scopo previsivo.
Un gemello digitale è costituito da un programma che raccoglie i dati del mondo reale per simulare il comportamento del suo gemello reale allo scopo di prevedere come si comporterà un prodotto o un processo. Questi modelli virtuali, sfruttando le potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale e dal machine learning, sono diventati un uno straordinario strumento per accrescere l’innovazione e migliorare le prestazioni.
I gemelli digitali saranno degli strumenti attraverso i quali, nei prossimi anni, si potranno realizzare modelli di funzionamento sempre più realistici di sistemi, processi o servizi permettendo una notevole riduzione dei costi perché non sarà più necessario verificare nella realtà o attraverso prototipi le performance di ciò che si sta studiando, ma sarà possibile farlo in maniera virtuale, potendo, allo stesso tempo, aumentare enormemente il numero delle prove.
I progetti della Foundation for Innovative New Diagnostics
La Foundation for Innovative New Diagnostics (FIND) è una organizzazione non profit svizzera che sta gestendo progetti di questo tipo in numerosi paesi sottosviluppati o in via di sviluppo. In particolare, in Sudafrica, uno dei paesi con più alta incidenza di HIV, stanno studiando un modello per arrivare ad assicurare un test diagnostico per scoprire la malattia a tutti coloro che ne hanno bisogno. Sembra una cosa semplice, ma in realtà senza una modellazione delle risorse e l’identificazione delle interdipendenze si generano delle lacune e delle interruzioni del servizio. Solo simulando il processo su cui si basa la catena logistica si può modificare la sua configurazione, si possono esplorare vari scenari possibili e si può migliorare l’efficienza complessiva, riducendo anche i costi del servizio.
FIND, inoltre, in collaborazione con una impresa che opera nel campo della produzione di software aziendali, ha realizzato un programma denominato OptiDx per ottimizzare la gestione dei test diagnostici. Il software è già stato sperimentato in Zambia, Vietnam, Bangladesh e Burkina Faso e sta per essere distribuito in altri 15 paesi, tra cui Kenya, Lesotho, India e Filippine. Le raccomandazioni fornite dallo strumento hanno ridotto nello Zambia la distanza media di trasporto dei campioni dei test HIV a tre miglia, 11 volte meno di quanto non si verificava prima, e nelle Filippine è stato possibile fare lo stesso numero di test impiegando un livello inferiore di risorse.
I gemelli digitali per la gestione delle risorse umane
Modelli basati sui gemelli digitali possono anche essere usati per migliorare la gestione delle risorse umane in campo sanitario. BroadReach, una start up americana che opera in campo sanitario, utilizza uno strumento di simulazione chiamato Vantage, costruito in collaborazione con Microsoft, per identificare le carenze di personale e allocare gli operatori sanitari secondo le necessità. In aggiunta, questo strumento può anche essere usato, sfruttando le potenzialità del machine learning fatto sulle cartelle cliniche, per identificare le persone che hanno una maggiore probabilità di abbandonare il trattamento prescritto e suggerire agli operatori le migliori strategie di intervento. In Nigeria l’utilizzo del software ha quasi raddoppiato il tasso di aderenza alle cure fra i malati di HIV presi in considerazione nella sperimentazione.
Conclusioni
Nei paesi industrializzati queste tecniche per la gestione dei sistemi sanitari sono ancora poco utilizzate, forse perché, erroneamente si è convinti di avere risorse sufficienti e di saperle gestire in maniera efficiente.
La pandemia da Covid 19 ha messo in evidenza come spesso non basta avere disponibilità di risorse, attrezzature e personale sanitario per risolvere in maniera efficiente i problemi. Avere a disposizione gemelli digitali potrebbe essere utile anche per la sanità italiana, soprattutto con riferimento alla sanità delle regioni del Mezzogiorno, dove spesso si sperimentano inefficienze unite ad un livello insufficiente di risorse. La gestione delle sale operatorie e il sistema dell’emergenza-urgenza sono due ambiti in cui l’utilizzo dei gemelli digitali potrebbe dare grandi risultati in termini di efficienza e di riduzione dei costi.
L’intelligenza artificiale è uno strumento ormai insostituibile per aumentare l’efficienza e l’efficacia dei sistemi sanitari e c’è da augurarsi che attraverso il PNRR possa diventare uno strumento di utilizzo comune in sanità.
