Nel corso degli ultimi decenni, abbiamo assistito a progressi straordinari nel campo della sanità grazie all’adozione di nuove tecnologie. Attualmente, l’intelligenza artificiale (IA) si erge come un’opportunità di rilievo per continuare a guidare questa tendenza, promettendo ulteriori miglioramenti nella vita dei pazienti. Le applicazioni dell’IA nell’ambito della comprensione e del trattamento delle condizioni di salute sono incredibilmente diversificate.
L’IA gioca un ruolo cruciale fin dalle prime fasi di ricerca per affrontare nuove malattie. La tecnologia può essere di grande aiuto nella scoperta di nuovi farmaci, nella comprensione di malattie emergenti e nella valutazione dell’efficacia dei trattamenti.
Prima che un farmaco possa arrivare sul mercato, gli scienziati devono individuare le molecole giuste. L’IA può essere applicata per rendere il processo di scoperta e sviluppo dei farmaci più efficiente e conveniente. In passato, gli studiosi potevano trascorrere anni testando diverse molecole, solo per scoprire che quelle selezionate per la sperimentazione clinica non davano i risultati sperati. Qui entra in gioco l’IA, che può predire l’attività biologica e le interazioni di diverse molecole. Grazie all’analisi di dati preesistenti, modelli predittivi possono individuare molecole con maggiore probabilità di ottenere l’effetto desiderato, risparmiando tempo e risorse preziose.
Sebbene sia ancora nelle fasi iniziali, l’uso dell’IA nello sviluppo di farmaci è già una realtà. Alcune organizzazioni sanitarie e di ricerca stanno integrando l’IA nel processo, portando farmaci sviluppati con l’IA alle fasi di sperimentazione clinica. Ad esempio, un farmaco per la fibrosi polmonare idiopatica, identificato tramite l’IA, ha iniziato gli studi di fase 1 nel 2022 ed è stato designato come farmaco orfano dalla FDA quest’anno. Con l’esperienza crescente nel campo, ci si aspetta che l’IA trovi sempre più applicazioni nello sviluppo dei farmaci, con la prospettiva di farmaci sviluppati grazie all’IA che raggiungano i pazienti.
Un passo fondamentale nell’introduzione di una terapia nel mercato e nel fornirla ai pazienti è la comprensione della malattia e del suo impatto sulla salute delle popolazioni. In questo contesto, gli epidemiologi svolgono un ruolo cruciale nel quantificare e monitorare il rischio terapeutico nelle popolazioni target.
L’IA e il machine learning consentono agli epidemiologi di analizzare dati reali, identificare tendenze significative e guidare decisioni cliniche e commerciali. Grazie alla capacità di esplorare dati senza preconcetti, l’IA può rivelare modelli nuovi, predire tendenze cruciali come la prevalenza di una malattia e individuare fattori di rischio legati a esiti sfavorevoli. Queste informazioni sono essenziali per sviluppare trattamenti mirati alle necessità delle popolazioni target.
L’IA può automatizzare parti delle sperimentazioni cliniche necessarie a valutare la sicurezza ed efficacia di una nuova terapia. Ad esempio, può aiutare a selezionare i pazienti idonei per gli studi clinici, garantendo che il campione rappresenti la diversità della popolazione. L’IA può anche migliorare l’analisi dei dati sulla sicurezza delle sperimentazioni in modo più affidabile rispetto ai metodi tradizionali. Benché non tutto il processo di progettazione epidemiologica possa essere automatizzato, l’IA può ottimizzare vari aspetti.
Una volta dimostrata l’efficacia di una sperimentazione clinica, è essenziale valutare il valore di una nuova terapia nel contesto sanitario. L’economia sanitaria e la ricerca sugli esiti (HEOR) svolgono un ruolo vitale nell’analisi del valore degli interventi sanitari, contribuendo a ottimizzare la salute delle popolazioni target e a ridurre i costi.
L’IA può rivelare modelli nei dati, supportando le decisioni di finanziamento e ottimizzando l’allocazione delle risorse. Un esempio è uno studio su pazienti con diabete di tipo 2, in cui l’IA ha rilevato sottopopolazioni che beneficierebbero di interventi specifici. Questo approccio migliora l’efficacia degli interventi, risparmiando risorse preziose.
Le numerose applicazioni dell’IA nell’ambito della comprensione e cura delle malattie stanno spingendo i ricercatori a esplorare ulteriormente questa tecnologia. L’ISPOR, l’organizzazione leader in economia sanitaria e ricerca sugli esiti, ha delineato linee guida per l’uso del machine learning in questo campo. L’obiettivo è massimizzare il potenziale dell’IA e del machine learning nel settore sanitario e farmaceutico.
Epidemiologi, ricercatori ed economisti sanitari possono trarre enormi benefici dall’integrazione dell’IA nelle loro attività. Sfruttare l’IA per comprendere meglio le malattie e sviluppare trattamenti più efficaci è un passo importante verso il benessere dei pazienti. Il potenziale dell’IA nel settore sanitario è illimitato, ed è nostro dovere sfruttarlo appieno.