Il Cdss (Clinical Decision Support System) è quell’approccio che integra i big data in ambito sanitario e promette di erogare ai pazienti terapie su misura.
L’enorme mole di dati digitali che generiamo in ogni istante della nostra vita raddoppia ogni due anni. Ora possiamo sfruttarla per migliorare la qualità della vita in maniera significativa. Ecco come.
Cos’è il Cdss
Il Cdss (Clinical Decision Support System) è il “sistema di supporto alle decisioni cliniche”. Si tratta dell’insieme di sistemi informatici che, utilizzando i big data, permettono ai medici di selezionare le terapie più adatte al paziente, scegliendo un grado di personalizzazione mirata.
Essi mettono i sanitari nella condizione di erogare ai pazienti terapie su misura, di estrema precisione, grazie alle preziose informazioni raccolte in ambito clinico.
A cosa serve il CDSS
Il Cdss (Clinical Decision Support System) serve a migliorare l’assistenza sanitaria. Infatti supporta i medici in fase di diagnosi e poi nella scelta della cura.
Le informazioni consultabili, prima e dopo la visita del paziente, sono in grado di fornire un quadro clinico puntuale e mirato; in certi casi esauriente, proprio per stabilire terapie ad personam.
Il mercato dei big data in sanità
Secondo un recente report di Anitec-Assinform, la spesa in Big data e Analytics nella sanità italiana è destinata a crescere a doppia cifra. Si registra una crescita del +12,5% nel budget in Big data e Analytics in sanità.
NetConsulting Cube prevede che il comparto Big data e Analytics in sanità, nel mercato eHealth, raggiungerà quota 135 milioni di euro nel 2022. Ma è destinato a valere 200 milioni nel 2025.
Sarà fondamentale investire bene anche i fondi del PNRR sulla Missione 6 per scalare, partendo dalle best practice. Infatti sono numerosi i casi di successo nella sanità italiana, la struttura portante del nostro welfare. La sanità è un settore strategico che riguarda la vita di tutti. In futuro la trasversalità dei dati aiuterà a migliorare la qualità della vita delle persone. L’obiettivo è offrire un servizio pubblico che non lasci nessuno indietro.
Per introdurre o diffondere i big data in sanità bisogna intervenire su due fronti. Occorre aumentare le competenze di base nella popolazione. Inoltre è necessario rafforzare le competenze informatiche specialistiche nell’SSN. In generale, per completare la trasformazione digitale nel Sistema Sanitario Nazionale (SSN), c’è l’esigenza di una Data strategy. Su cinque policy prioritarie:
- le skill digitali;
- cyber sicurezza;
- la data governance;
- infrastruttura;
- Life data.
Tipologia di informazioni che i Cdss restituiscono
L’Unione europea, attraverso il coinvolgimento 12 partner di sei diversi Paesi, fra i quali l’Italia, sta investendo sul Cdss. Sta infatti finanziando con 5 milioni di euro un progetto di ricerca, noto come BD2Decide, nell’ambito del programma H2020.
Per l’Italia, partecipano a BD2Decide: il Politecnico di Milano, l’Azienda ospedaliera universitaria, che coordina il progetto; l’Università di Parma; l’Istituto nazionale dei tumori di Milano.
Grazie ai 1450 casi studiati nel progetto europeo, l’integrazione di tutti i dati a disposizione ha permesso di sviluppare modelli matematici in grado di incrementare l’accuratezza della valutazione prognostica nel III e IV stadio della malattia, rispetto alla stadiazione clinica classica.
Per i tumori della testa e del collo, il progetto a base di CDSS ha l’obiettivo di raggiungere una prognosi che supera la precisione del sistema Tnm. Il Tnm serve a classificare i tumori maligni (in base ad ampiezza, stato dei linfonodi e presenza di metastasi). Ed è la modalità oggi più impiegata per orientare la decisione terapeutica per la settima forma tumorale per incidenza a livello internazionale.
Ma non è così precisa come il CDSS. Infatti i tumori testa-collo presentano diversi entità molecolari e sottogruppi di pazienti dal rischio variabile. Ciò comporta trattamenti diversificati con risultati clinici differenti per ogni paziente.
I dati preliminari vanno nella direzione giusta, dimostrando che il ricorso ai big data ottimizza le capacità predittive dell’andamento della malattia. D’ora in poi, la terapia più mirata e su misura è finalmente a portata di mano, per salvare più vite umane e migliorare la qualità della vita dei pazienti.
Integrazione con i sistemi clinici
La piattaforma informatica di BD2Decide integra dati epidemiologici e comportamentali, che caratterizzano la popolazione di malati oncologici presa in esame. E li incrocia con altre informazioni. Infatti combina questi dati con quelli relativi alla patologia, i dati genomici, quelli clinici e i data imaging specifici per ciascun paziente.
È sufficiente incrociare marcatori genetici specifici e “segnali” peculiari che le immagini di risonanza magnetica (Rnm) sono in grado di estrarre per via informatica, per elaborare i giusti modelli matematici. Essi offrono risultati che oltrepassano i criteri diagnostici tradizionali e dunque promettono di raggiungere l’obiettivo della terapia su misura.
