Cosa hanno a che fare i Big Data e la Medicina di Precisione? Per capirlo dobbiamo cominciare con il definire i Big Data, termine coniato dagli scienziati della NASA nel 1997.

I Big Data sono sostanzialmente una gran mole di dati, non solo numerici ma anche testuali come pubblicazioni, recensioni, articoli e anche immagini come ad esempio fotografie o filmati.

I Big Data possono essere poi a livello di singolo individuo e di popolazione.

A livello sanitario del singolo individuo sono rappresentati da tutte le informazioni che possiamo raccogliere sullo stato di salute della persona, ovvero, dalle analisi del sangue, urine e feci ai parametri fisiologici come battito cardiaco, frequenza respiratoria, indice di massa corporea, fino alla raccolta delle anamnesi del medico curante. Si tratta quindi di mettere insieme una gran mole di dati che ognuno di noi “produce” nel corso della propria vita. Ci sono già esempi di raccolta e analisi di questi dati e sono rappresentati dall’informatizzazione del sistema sanitario nazionale che permette al medico curante di accedere a molti esami diagnostici effettuati dal paziente ma ancora molta strada deve essere fatta. Un esempio concreto è costituito dalla disponibilità di dispositivi “wearable” (ne parlo in questo articolo) che permettono di monitorare il paziente anche quando si trova a casa propria. L’accesso a questi dati permette quindi di predire e prevenire l’insorgenza di quadri patologici e di dar accesso al paziente a diagnosi più mirate riducendo i tempi di attesa e i tempi di intervento del medico o del personale ospedaliero.

I Big Data a livello di popolazione sono molto utili per la predizione di epidemie. Immaginate di poter ricevere in un unico sistema di analisi i dati di una infezione in corso e di poter individuare l’origine geografica e la tendenza a espandersi dell’epidemia, questo permetterebbe di attivare i sistemi di pronto intervento in maniera molto mirata. A questo proposito, uno studio italiano effettuato durante l’EXPO del 2015, ha sperimentato uno studio avanzato di monitoraggio epidemiologico che aveva lo scopo di capire come affrontare eventi di massa dove la possibilità di diffondere malattie infettive è molto alto (articolo in inglese ma riassunto in italiano a questo link).

Chiaramente l’utilizzo dei Big Data a livello di popolazione non è confinato solo alle malattie infettive ma è applicabile anche allo studio di dati epidemiologici che incrociano informazioni, ad esempio tra abitudini alimentari, stile di vita e sviluppo di certi tumori, oppure di malattie cardiovascolari, diabete e centinaia di altre malattie per le quali l’interazione con l’ambiente è di grande impatto.

Tutto questo va nella direzione della Medicina di Precisione (per chi non sa cosa sia consiglio la lettura di questo articolo) e ci porterà presto a diagnosi più precise e cure personalizzate riducendo drasticamente gli effetti collaterali dei farmaci e aumentando la loro efficacia.

I Big Data aiuteranno i medici ma metteranno loro di fronte anche a una sfida, ovvero quella di sviluppare capacità di lavoro in team con professionisti di altra estrazione: ingegneri, fisici, informatici, ecc… Chi riuscirà a farlo in modo veloce ed efficace, darà un forte impulso alla Medicina di Precisione alla figura del Medico 2.0!

Ma ci sono dei punti deboli dei Big Data?

Li riassumerei in quattro punti:

  1. La bontà dei dati;
  2. Saperli utilizzare;
  3. Il diritto alla privacy;
  4. La condivisione.

I dati devono essere prodotti e raccolti bene, seguendo le direttive degli esperti. Inoltre, lo scopo dei Big Data è quello di trovare associazioni (utilizzando l’intelligenza artificiale e il machine learning), non quello di mostrare che queste associazioni abbiano un significato.

Il saper utilizzare i dati è demandato agli esperti che devono aver competenze multidisciplinari e devono essere in grado di capire per quali patologie i Big Data sono veramente utili. Vi faccio un esempio: nell’ambito di uno studio su un gruppo di persone affette da depressione, ciò che era valido per il gruppo non lo era per un singolo individuo, in quanto i disturbi psichici sono molto soggettivi e difficilmente riconducibili a cause comuni, quindi i Big Data in questo caso possono essere molto più utili se raccolti a livello di singolo individuo piuttosto che di gruppo.

Con il diritto alla privacy si apre il capitolo sull’utilizzo commerciale dei dati e sull’utilizzo improprio. Pensate alle agenzie assicurative che possono venire a conoscenza che in un certo territorio l’associazione tra lo stile di vita e l’ambiente causa l’innalzamento della probabilità a contrarre una certa patologia, assicurerebbero la persona allo stesso prezzo?

Infine, sarà cruciale la condivisione dei dati sia negli studi sul singolo individuo che a livello di popolazione. In Italia non siamo ancora strutturati al punto da avere il livello richiesto e non abbiamo neanche il livello di educazione e consapevolezza necessario per capire che la condivisione dei dati rappresenta un bene per la comunità.

In conclusione, siamo spettatori di un grande cambiamento che è destinato solo a compiersi perché ne avrà beneficio il Sistema Nazionale Sanitario, aumentando la sua efficienza/efficacia e riducendo i costi e soprattutto ognuno di noi potendo usufruire di diagnosi più accurate e terapie mirate.

 

In questo link un video nel quale viene spiegata l’importanza dei Big Data nella ricerca Biomedica. Buona visione!

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