D34Health: il digital twin al servizio della medicina del futuro

Il progetto D34Health esplora l’uso dei digital twin per rivoluzionare la medicina.

Coordinato dall’Università Sapienza di Roma, mira a personalizzare i trattamenti, migliorare la diagnosi precoce e ottimizzare la cura delle malattie in oggetto: cancro del colon metastatico, cancro del fegato e del dotto biliare, tumori del sistema nervoso centrale, diabete di tipo I e sclerosi multipla, grazie all’integrazione di dati e tecnologie avanzate

La medicina sta attraversando una metamorfosi digitale che promette di ridefinire la diagnosi, il trattamento e la prevenzione delle malattie. Al centro di questa trasformazione ci sono i digital twin, modelli virtuali capaci di replicare con precisione le caratteristiche e i comportamenti di sistemi reali. In Italia, il progetto D34Health sta esplorando le potenzialità dei modelli digitali per rivoluzionare la cura di alcune delle patologie più diffuse e complesse.

L’unità CARE (unità di coordinamento multidisciplinare per l’applicazione della medicina digitale) coordinata dalla prof.ssa Valeria Panebianco dell’Università Sapienza di Roma è in prima linea in questo processo di trasformazione.

D34Health (Digital Driven Diagnostics, prognostics and therapeutics for sustainable Health care), è un’iniziativa guidata dalla Sapienza che coinvolge 28 partner tra università pubbliche e private, istituti di ricerca e imprese. Attraverso un approccio di data mining i ricercatori coinvolti intendono sviluppare modelli digitali e biologici per lo studio delle patologie in oggetto ad alto impatto sulla popolazione.

L’evoluzione del sistema sanitario: verso una medicina personalizzata

Per comprendere l’innovazione introdotta da D34Health, è importante considerare il cambiamento del sistema sanitario negli ultimi decenni. Se negli anni ‘90 l’attenzione era focalizzata principalmente sulla patologia in sé, oggi la medicina adotta un approccio sempre più personalizzato, adattando i trattamenti alle caratteristiche specifiche di ogni paziente. In questo contesto, il digital twin in ambito medico trova la sua perfetta locazione e rappresenta un significativo passo avanti. La sua applicazione in medicina deve affrontare quattro obiettivi principali: personalizzare i trattamenti secondo le caratteristiche uniche di ciascun paziente, monitorare i parametri di salute in tempo reale, creare modelli predittivi della progressione delle malattie e ottimizzare l’erogazione dell’assistenza sanitaria tramite dati e simulazioni virtuali.

Il progetto D34Health si propone di costruire modelli predittivi partendo dai dati sanitari raccolti da diversi ospedali, analizzati con algoritmi di intelligenza artificiale e integrati con tecnologie come dispositivi indossabili, sensori e organ-on-chip. L’obiettivo è raccogliere dati sia prospettici che retrospettivi per sviluppare modelli capaci di prevedere la risposta alla terapia per ciascun paziente e di facilitare la diagnosi precoce tramite marker specifici. L’intento è creare una replica digitale che simuli tutti gli aspetti fisiologici delle malattie, integrando informazioni storiche e previsionali per una gestione più precisa e personalizzata.

L’applicazione del digital twin offre numerosi vantaggi e può trasformare significativamente la gestione dei pazienti. Grazie ai digital twin, è possibile ottenere un registro dettagliato dei profili digitali delle malattie, che fornisce dati prognostici e informazioni sulle caratteristiche specifiche delle patologie. Questo approccio elimina la necessità di coinvolgere pazienti reali, evitando così i relativi rischi e problemi di consenso, permettendo di determinare la strategia diagnostica e di monitoraggio più efficace. Inoltre, i digital twin permettono ai medici di identificare le terapie ottimali, migliorare i risultati dei pazienti e massimizzare l’efficienza del trattamento, con una conseguente riduzione dei costi ospedalieri. Infine, forniscono un ambiente sicuro e protetto per eseguire i test, contribuendo a migliorare ulteriormente la qualità della cura e della ricerca medica.

Ad un anno dall’inizio del progetto, sono stati raccolti i dati retrospettivi dai centri coinvolti. L’obiettivo attuale è quello di sviluppare modelli digitali innovativi e strutturati, basati su questi dati, per migliorare la cura dei pazienti e ottimizzare i trattamenti. È in programma anche l’avvio di studi prospettici per ampliare ulteriormente la ricerca.

Il progetto si trova di fronte a diverse potenziali sfide. Innanzitutto, emerge la questione della privacy e sicurezza dei dati, poiché l’AI nel settore sanitario gestisce un’enorme mole di informazioni sensibili sui pazienti, potenzialmente esposte a minacce informatiche. Un’altra preoccupazione riguarda i possibili pregiudizi degli algoritmi, che potrebbero condurre a risultati iniqui o discriminatori. La complessità di questi sistemi solleva inoltre problemi di trasparenza, rendendo difficile comprendere i processi decisionali dell’AI. Non vanno sottovalutati nemmeno gli ingenti costi di sviluppo e implementazione di queste tecnologie in ambito sanitario. Infine, le regolamentazioni stringenti che governano l’uso dell’AI in questo settore potrebbero rallentarne l’adozione su larga scala.

Tuttavia, le potenzialità dei gemelli digitali nel settore sanitario sono enormi. Promettono di migliorare la cura del paziente, offrendo trattamenti più personalizzati e efficaci. Grazie al monitoraggio e alla simulazione in tempo reale, i digital twin integrano dati provenienti da diverse fonti, migliorando la medicina personalizzata e permettendo interventi su misura. Facilitano l’analisi predittiva, aiutando gli operatori sanitari a prevedere potenziali problemi, ottimizzare i piani di trattamento e migliorare i risultati clinici. Inoltre, promuovono la collaborazione tra professionisti, favorendo approcci interdisciplinari nella diagnosi, nel trattamento e nella ricerca. Il successo di questa trasformazione digitale dipenderà dalla collaborazione tra ricercatori, clinici, ingegneri e decisori politici, nonché dalla capacità di affrontare le sfide etiche e di privacy. Con un approccio adeguato, i gemelli digitali possono realmente cambiare il modo in cui diagnostichiamo, trattiamo e preveniamo le malattie, aprendo la strada a un’assistenza sanitaria più efficace, efficiente e personalizzata.