Medicina di precisione – L’intelligenza artificiale può migliorarla
“Grazie all’utilizzo di algoritmi di artificial intelligence è possibile di migliorare la prognosi e ottimizzare la spesa farmaceutica attraverso terapie mirate nei confronti dei pazienti che ne beneficiano. *IN COLLABORAZIONE CON IBM
La medicina di precisione è considerata la nuova frontiera di molti percorsi terapeutici soprattutto in ambito oncologico. Si tratta di una tecnica in grado di migliorare la prognosi e ottimizzare la spesa farmaceutica attraverso terapie mirate nei confronti dei pazienti che ne beneficiano. Dal punto di vista scientifico viene definita come “lo studio delle caratteristiche genotipiche e fenotipiche (ambiente, stile di vita ecc.) di ogni singolo individuo, e si pone lo scopo di integrare tra loro tali informazioni, conferendo caratteristiche uniche a patologie complesse che possono così essere diagnosticate e curate in maniera più efficiente, con un chiaro impatto sia dal punto di vista medico che socio-economico”. Si stima che il mercato globale legato alla medicina di precisione varrà circa 94 miliardi di dollari entro il 2024.
Il cuore di questa disciplina consiste nell’analizzare enormi moli di dati. Dati da cui provare ad estrarre valore nell’ottica di migliorare la salute dei pazienti, se non addirittura predire una futura malattia. Per agevolare l’analisi di questi dati deve venire in soccorso la tecnologia. Nello specifico, gli algoritmi di intelligenza artificiale consentono di risolvere problemi molto complessi in breve tempo e sono in grado produrre anche degli indicatori predittivi.
I due grandi filoni della medicina di precisione
I due principali filoni su cui agisce la medicina di precisione sono legati al mondo della genomica e a quello dei dati di real world evidence. “Ci sono due grandi cambiamenti in questo momento storico”, spiega Antonio Pelliccia, business development life science di Ibm. “In passato la sperimentazione clinica dei nuovi farmaci era basata su coorti di pazienti molto selettive. Per poter ridurre i costi della sperimentazione i pazienti dovevano essere selezionati con molta precisione. Oggi invece le aziende cercano di sfruttare i dati di real world evidence (i dati clinici dei pazienti che sono affetti dalle malattie curate dai loro farmaci, ndr) che provengono dalla pratica clinica di tutti i giorni”…”
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Fonte: “Medicina di precisione, così l’intelligenza artificiale aiuta a migliorarla”, ABOUTPHARMA
