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Diabete, Big Data per trattamenti più personalizzati

L’Associazione Medici Diabetologi discute, in occasione della Giornata Mondiale della malattia, vantaggi e criticità delle nuove tecnologie per la cura del diabete

Diabete Big Data Credits: Unsplash

Intelligenza artificiale e big data in aiuto della medicina. Stavolta – dopo l’oncologia, l’immunologia, la radiologia e molto altro, tocca al diabete: gli esperti italianidell’Associazione Medici Diabetologi (Amd) hanno presentato, nel corso del IX Convegno Nazionale, un position statement che espone vantaggi e criticità delle nuove tecnologie – tra cui, per l’appunto, spiccano intelligenza artificiale e big data – per la cura della malattia. Nel documento si sottolinea l’importanza crescente di questi strumenti non solo in ambito diagnostico e terapeutico, ma anche nell’ottica della prevenzione: l’Ai consente infatti, tra le altre cose, di “predire”con un’ottima approssimazione chi in futuro si ammalerà di diabete o ne svilupperà le complicanze, grazie all’individuazione di inediti fattori di rischio, e informazioni precise sugli effetti delle terapie,in modo da sapere in anticipo qual è il farmaco che funzionerà meglio a seconda del singolo paziente. Notizie che certamente danno nuove speranze agli oltre tre milioni di italiani affetti da diabete, di cui – tra l’altro – il 12 novembre ricorre la Giornata mondiale.

Il diabete diventa digitale

“La medicina, e con essa la gestione della patologia diabetica”, ha spiegato Domenico Mannino, presidente dell’Amd, “stanno subendo profonde trasformazioni legate a diversi fattori: digitalizzazione, telemedicina, necessità di personalizzare il più possibile le cure, intelligenza artificiale e nuovi strumenti informatici di gestione analisi dei big data, pervasività della rete e dei social media in ogni aspetto della vita delle persone.Insomma, il ‘diabete digitale’ è ormai una realtà”. È proprio su questa realtà che verte il documento redatto dagli specialisti.

Le promesse della tecnologia

Tra i principali vantaggi offerti da questi strumenti, in particolare dalla telemedicina, vi sono la possibilità di abbattere le distanze geografiche rendendo le cure più accessibili, la riduzione nel tempo di analisi dei dati, la possibilità di produrre grafici e immagini di facile interpretazione, anche con panoramica degli andamenti nel tempo, la migliore condivisione delle informazioni tra il diabetologo e il suo assistito, ma anche con familiari e caregiver, il maggior coinvolgimento dei pazienti e il forte potenziale di riduzione dei costi di gestione della patologia. Le criticità riguardano, invece, il fatto che esistono software differenti a seconda del device, il numero ancora limitato di pazienti che attualmente accedono a tali tecnologie, il tempo necessario per apprenderne l’utilizzo e il rischio di un effetto “inondazione” di dati sia sui medici sia sui pazienti.

“Le opportunità più interessanti sono quelle prospettate dall’applicazione in diabetologia dell’intelligenza artificiale e in particolare del machine learning che, oltre a effettuare analisi di tipo descrittivo consente di identificare delle correlazioni ed esprimere delle ‘predizioni’, con ragionamenti di tipo induttivo, tipici della mente umana”, evidenzia Nicoletta Musacchio, Presidente di Fondazione Amd, tra gli autori del documento. “In campo diabetologico questi strumenti di analisi potrebbero individuare nuovi fattori di rischio sia nell’insorgenza del diabete, analizzando database di grandi dimensioni relativi alla popolazione generale, sia nell’insorgenza delle complicanze, analizzando database clinici e amministrativi di pazienti diabetici e individuando i fattori e le variabili comportamentali e terapeutiche più correlate allo sviluppo di ogni specifica complicanza. Il machine learning potrebbe, inoltre, indirizzare le scelte di cura: individuare gli elementi correlati alla maggior efficacia di un farmaco aprirebbe le porte a una medicina veramente personalizzata, che utilizza il farmaco giusto per la persona giusta, con esiti migliori e costi contenuti”.