I sistemi virtuali consentono un’assistenza sanitaria personalizzata
L’assistenza sanitaria è un onere ingente e crescente per i Paesi di tutto il mondo. I costi sanitari rappresentano circa il 10 % del PIL nei Paesi OCSE e stanno aumentando di una percentuale tra il 7 % e l’11 % ogni anno, soprattutto a causa dell’invecchiamento della popolazione e delle malattie croniche. In questo contesto, tuttavia, la produttività del settore non è aumentata. «La sanità non ha avuto aumenti di produttività perché rimane ad alta intensità di manodopera e non ha adottato la digitalizzazione o l’automazione come altri settori negli ultimi 30-40 anni», afferma Balázs Benyó, professore ordinario presso il Dipartimento di ingegneria del controllo e tecnologia dell’informazione dell’Università di tecnologia ed economia di Budapest. Le soluzioni personalizzate e di precisione in ambito sanitario potrebbero contribuire ad alleviare alcune delle crescenti pressioni, migliorando la salute dei pazienti, in particolare in terapia intensiva. Nel progetto DCPM(si apre in una nuova finestra), finanziato dal programma di azioni Marie Skłodowska-Curie(si apre in una nuova finestra), Benyó e colleghi hanno creato modelli di pazienti virtuali, gemelli digitali dei sistemi metabolici, cardiovascolari e polmonari umani, progettati specificamente per contribuire al processo decisionale clinico in terapia intensiva. «L’obiettivo è quello di consentire un’assistenza personalizzata in terapia intensiva in queste aree principali», spiega Benyó.
Gemelli digitali per la medicina personalizzata
I gemelli digitali sono ampiamente utilizzati nell’industria e nella ricerca scientifica per modellare il comportamento del sistema e sviluppare previsioni accurate su come ottimizzare le prestazioni. «I nostri modelli svolgono questa funzione trasformando accuratamente i dati clinici, spesso insufficienti, per fornire un quadro fisiologico chiaro dello stato del paziente», aggiunge Benyó. I modelli personalizzati devono fornire previsioni accurate delle risposte specifiche alle diverse scelte terapeutiche con dati relativamente limitati. La soluzione sviluppata nell’ambito di DCPM è un approccio di modellazione minimale, che descrive le dinamiche chiave identificabili con i dati disponibili. Queste capacità possono essere sfruttate in ambito clinico per personalizzare, ottimizzare e automatizzare le cure, riducendo oneri e costi e aumentando la produttività e i risultati.
Convalida dei modelli e applicazione dei sistemi
I successi principali di DCPM includono l’introduzione di un trattamento personalizzato per il controllo della glicemia nel reparto di terapia intensiva dell’Ospedale universitario di Liegi, in Belgio. Il sistema è stato trasformato in una società denominata Insilicare, ed è usato in 7 reparti di terapia intensiva in Belgio e in Malesia, Ungheria e Nuova Zelanda. L’équipe ha convalidato un modello cardiovascolare minimo e la sua capacità di prevedere con precisione la gittata cardiaca e l’emodinamica nello shock settico. Oggi, si stanno svolgendo i primi studi clinici di convalida. I ricercatori hanno anche sviluppato e convalidato un quadro di modellazione della meccanica polmonare su più scale di grandezza, per guidare la ventilazione meccanica invasiva e spontanea, necessaria per l’80 % dei pazienti in terapia intensiva. «Questo sistema è attualmente in fase di sperimentazione in diverse forme in Belgio, Cina, Malesia e Nuova Zelanda ed è stato esteso alle applicazioni extraospedaliere per le malattie respiratorie croniche», osserva Benyó. Tra gli altri risultati vi sono lo sviluppo di un metodo di misurazione del livello di glucosio nel sangue che usa le onde elettromagnetiche; modelli di rete neurale che prevedono la futura variabilità della sensibilità all’insulina dei pazienti; un nuovo sistema di sensori passivi per la respirazione e molteplici dispositivi non invasivi a bassissimo costo per la terapia intensiva e ambulatoriale, come i sensori di ossigeno nel sangue.
Integrazione nei sistemi sanitari europei
Diversi sistemi di DCPM sono in fase di sperimentazione clinica, mentre i gemelli digitali della meccanica polmonare saranno presto adottati nei percorsi di cura. «Tutte e tre le aree sono a buon punto nei percorsi normativi e sono nelle prime fasi sulla strada della commercializzazione», afferma Benyó. Le collaborazioni di ricerca a lungo termine instaurate nell’ambito del progetto hanno anche ampliato la ricerca in altre aree, come la terapia di riconoscimento delle emozioni per il disturbo dello spettro autistico e la somministrazione di alimenti personalizzati.
