Real World Evidence: il paziente, nel suo ambiente

In Italia i dati sanitari sono disponibili e sufficienti, se ben gestiti, a raggiungere un significativo miglioramento dei setting assistenziali: occorre, però, andare oltre la logica dello studio pilota e mettere a terra iniziative di sistema

2
263
Real World Evidence

“Poter disporre di dati riguardanti il percorso diagnostico e terapeutico del paziente permette di gestire con più efficacia ed efficienza il percorso di cura”, sostiene Antonella Levante, vice president IQVIA in apertura della sua relazione ai Digital for Clinical Days organizzati da Advice Pharma presso il Politecnico di Milano.

Questo obiettivo richiede un investimento di sistema. E nell’industria farmaceutica c’è grandissima disponibilità a lavorare sulla costruzione di un sistema sostenibile, spostando gli investimenti dai settori dove non servono più.

La guerra dei talenti

La Levante sottolinea come l’Italia sia “un grande produttore di linee guida”, ma che abbia serie difficoltà nell’utilizzo della Real World Evidence. Siamo bravi a progettare i processi ma facciamo molta fatica a portare a terra le iniziative.

Tuttavia, questo è il momento della grande competizione, una fase storica in grado di mettere in evidenza la capacità di attrarre investimenti. In questa fase, la cosiddetta guerra dei talenti incomincia a coinvolgere anche le istituzioni. In questo contesto, è necessario produrre sforzi notevoli per dare risposta a queste esigenze, che vanno ben oltre le questioni inerenti i dati.

Sulla Real World Evidence ancora molti sforzi sono necessari…

Com’è noto, il nostro sistema sanitario ha delegato alle Regioni molti incarichi. Ed è proprio su questi punti che dobbiamo moltiplicare le interazioni fra aziende e istituzioni.

Ma esistono altre direzioni di lavoro. Fra queste, il miglioramento della cybersecurity e dell’interoperabilità dei dati, della governance. Da questo punto di vista, i dati da soli non bastano: serve che siano arricchiti (data enrichment) e che siano correlabili al paziente.

Inoltre, occorre riconoscere modelli di governance accettabili e declinarli sulle proprie esigenze.

In Italia i dati sono disponibili, sono ricchi; anche se la loro qualità deve essere migliorata, rappresentano un patrimonio che ci potrebbe permettere di migliorare significativamente il setting assistenziale.

Da non sottovalutare la necessità della costituzione di partnership pubblico-privato (che, sul modello francese, potrebbero avere importanti ripercussioni sulla vita dei cittadini) e lo sviluppo delle applicazioni della genomica.

L’ecosistema salute richiede la partecipazione di tutti: tutti vogliamo lavorare in un’ottica di trasparenza, ma serve fare sistema

Bisogna individuare percorsi virtuosi, che abbiano ritorni importanti, misurabili e valutabili.

Lo sviluppo di wearables

La questione della Real World Evidence diventa particolarmente quando si parla dello sviluppo dei wearables.

Ai Digital for Clinical Days, Adrian Attard Trevisan porta l’esperienza della azienda di cui è CEO, Umana Medical Technologies.

Umana ha lavorato di recente nello sviluppo di un wearable utilizzabile dai pazienti nella loro casa. Humana T1 è un medical device senza fili per l’esecuzione dell’ECG e la rilevazione di numerosi altri parametri vitali.

Si tratta di un sistema che permette al paziente di vivere la propria vita senza interferenze.

La Real World Evidence e il mondo reale

Oltre all’elevato valore etico connesso a questa modalità di concepire la digital health, un aspetto vantaggioso è rappresentato dal fatto che permette di ottenere Real World Evidence vere e proprie.

Pensiamo, ad esempio, al paziente che deve, a scopo diagnostico, sottoporsi ad un rilevamento Holter per il monitoraggio dell’attività cardiaca. Si reca in ospedale e viene riempito di cavi. Quando sarà tornato a casa, davvero potrà eseguire tutte le attività cui è abituato? O sarà, piuttosto, più limitato nei movimenti e tenderà dunque a rinunciare a molte di esse?

I dati raccolti con le modalità tradizionali potrebbero, quindi, non essere effettivamente di real world…

Comprendere il paziente

Anche dovendo sviluppare un dispositivo medico semplice, è necessario a priori capire il paziente, studiarne le caratteristiche, il contesto in cui vive.

Poiché i dati che è necessario ricavarne devono essere integri, è anche richiesta la programmazione degli interventi di manutenzione, il rispetto di standard specifici di qualità e, infine, che la loro quantità sia adeguata. I dati non devono essere né troppi né troppo pochi, semplicemente (anche per la compliance alla normativa GDPR) il numero adeguato.

I dati raccolti dallo strumento vengono processati mediante algoritmi validati a inviato ai server, nei quali vengono analizzati.

Il focus dell’intera procedura non si limita ai big data, anche perché il wearable non è un oggetto che possa funzionare in autonomia.

Per poter disporre di dati efficaci, occorre fare in modo che il sistema funzioni tutto, nel suo complesso.

Articoli correlati

Medicina digitale: quali prospettive in Italia

Pervasiva e dirompente: le caratteristiche dell’innovazione digitale in Sanità

2 COMMENTS

Comments are closed.