2031: l'intelligenza artificiale nel percorso di cura

2031, Catherine ha una malattia cronica. Il Dr. Joris Galland immagina il suo percorso di cura, dalla diagnosi alla terapia, caratterizzato dall’uso di dispositivi digitali e dai sistemi di intelligenza artificiale.

Il Dr. Galland immagina il percorso terapeutico di un paziente

2031, Catherine ha una malattia cronica. Dalla diagnosi al supporto psicologico, dall'educazione terapeutica al trattamento, il suo percorso di cura è caratterizzato dall’uso di dispositivi digitali e dai sistemi di  intelligenza artificiale.
Joris Galland è uno specialista in medicina interna. Appassionato di nuove tecnologie, propone nel blog "Connexion(s)" ospitato da esanum.fr, una serie di articoli per fare il punto della situazione sulle novità legate alla medicina.

Vorrei ringraziare il Prof Laurent Arnaud, reumatologo, per la sua partecipazione (seguitelo su twitter: @Lupusreference). È uno dei co-autori dello studio Digital health, big data e smart technologies per la cura dei pazienti con malattie autoimmuni sistemiche: a che punto siamo?1

Joris Galland

 

Il 2021 è appena terminato, e il 2022 non promette bene...
Quindi potremmo anche andare direttamente al 2031, quando - speriamo! - Delta e Omicron perseguiteranno solo gli studenti costretti a imparare il greco.  
2031, allora.
Negli ultimi dieci anni, il progresso nei campi della medicina e dell'informatica è stato mozzafiato. L'intelligenza artificiale (AI) viene usata costantemente negli ospedali, con la benedizione della Generazione Z. Questi nuovi arrivati sul mercato del lavoro sono nati tra il 1997 e il 2010 e sono cresciuti in un mondo digitalizzato. Gli algoritmi non li spaventano, al contrario.

Attenzione, è tutto inventato!

Anche i progressi della genetica sono stati fulminei. Ora è possibile far sequenziare tutto il proprio genoma, con un semplice campione prelevato in un laboratorio di analisi. Questi progressi hanno permesso di identificare una nuova patologia, chiamata "glicoproteinosi tendinea iperalgesica" (GTI).
Solo dieci anni fa, a molte persone con dolori muscolari e articolari cronici veniva fatta diagnosi di fibromialgia. Oggi una potente AI ha permesso l'analisi genetica di una coorte di 302.000 pazienti e ha rivelato un cluster di 236.000 individui. Un team di ricercatori ha scoperto una mutazione nel gene GPTO, che codifica per la glicoproteina GP235, che è carente e causa dolore in età adulta.
Catherine, 35 anni, dirige una società di comunicazione nella Francia orientale. È single e non ha figli. Da qualche mese soffre di dolori articolari e muscolari che le rendono difficile svolgere le sue attività quotidiane. Come molti pazienti nel 2031, ha fatto una pre-diagnosi online, usando un'applicazione Symptoms Checker che raccoglie i suoi sintomi e la sua anamnesi2,3.
Un algoritmo valuta la probabilità che lei soffra di GTI all'87%, una percentuale più alta rispetto a quella ottenuta per l'artrite reumatoide o per la spondilite anchilosante. Già prima di consultare uno specialista, che affinerà la diagnosi, la paziente raccoglie dati tramite dispositivi connessi per valutare l'evoluzione dei suoi sintomi (Symptom Tracking).

Dispositivi sanitari indossabili, chatbot & Co.

In questo caso, i dispositivi connessi sono principalmente wearables, vestiti dotati di sensori che misurano la perdita di forza muscolare e l'ampiezza dei movimenti articolari. Un orologio collegato permette anche di identificare gli episodi di tachicardia legati al suo dolore e all'ansia. Infine, gli occhiali registrano le fasi sonno-veglia di Catherine durante il giorno per valutare la sua stanchezza4,5.
Una volta raccolti questi dati, Catherine cerca su una piattaforma online il miglior specialista in GTI. La demografia medica nel 2031 è tale che una visita in presenza con uno specialista di GTI richieda un viaggio a Parigi, a più di 500 chilometri di distanza. Catherine opta per il teleconsulto e carica sulla piattaforma i dati che ha raccolto e i suoi risultati di laboratorio e di imaging.
Già prima del teleconsulto, l'algoritmo della piattaforma analizza e interpreta le radiografie6. Il medico consulta tutti i dati memorizzati nella cartella informatizzata del paziente, conferma il forte sospetto di GTI e ordina test biologici e genetici.
Catherine ordina un esame del sangue completo online: mette alcune gocce di sangue su carta assorbente e le invia per posta al laboratorio di analisi online7,8. I risultati sono pronti il giorno dopo. E sono chiari: l'analisi genetica ha confermato la presenza di una variante genetica p.m643v nel gene GPTO. La diagnosi di GTI è adesso ufficiale.
Per Catherine, sportiva e molto attiva nel suo lavoro, questo è uno shock. Si iscrive ad uno dei tanti social network specializzati in salute dedicati a questa patologia. Non appena lei accenna ai suoi sentimenti e fa le sue domande, una AI analizza il vocabolario che usa e la ricorrenza dei suoi scambi per valutare l'intensità dei suoi sbalzi d'umore. A seconda della loro gravità, l'algoritmo le suggerirà di contattare uno psicologo o di usare app per il relax.
Sulla piattaforma associata a questa rete, Catherine condivide anche alcuni dati sanitari (dati raccolti, documenti medici, parametri vitali e biologici, radiografie, ecc.) Una manna dal cielo per la multinazionale che possiede questo social network... e che sta così accumulando i dati forniti gratuitamente e anonimamente da migliaia di pazienti che soffrono della stessa patologia. Dati che saranno rivenduti per scopi di ricerca9 e che alimenteranno le IA specializzate nella diagnosi della GTI. Il cerchio si chiude.
Catherine non scambia informazioni solo con gli esseri umani su questa rete. A seconda del suo profilo, chatbot le forniscono alcuni consigli sulla dieta e sulla salute e poi la incoraggiano ad adottare il suo nuovo stile di vita10,11.

Aderenza alla terapia, droni e monitoraggio personalizzato

Un'intelligenza artificiale valuta il livello di comprensione di Catherine della sua malattia. Il funzionamento della sua memoria viene analizzato per identificare i momenti migliori della giornata per fornirle nuove conoscenze. Questo apprendimento adattivo le offre un percorso di apprendimento ottimale. Catherine sarà anche informata in tempo reale dei progressi della ricerca sulla GTI e degli studi clinici a cui potrà partecipare. Queste prove prendono ora in considerazione una quarantina di parametri (ricordate che nel 2021 erano pochi).
L'avvento della medicina 4P - la medicina di precisione su misura - sta portando in primo piano la scelta terapeutica personalizzata12. Per monitorare l'evoluzione della patologia di Catherine, le applicazioni rilevano i segni di ricaduta precoce tramite questionari o dispositivi connessi. Allertato in tempo reale, il medico modifica e ottimizza il trattamento13.
Nel 2021, Catherine avrebbe dovuto andare in farmacia. Come sembra lontano! I regolamenti sulla distribuzione dei farmaci sono diventati molto più flessibili in Europa, e il progresso tecnologico ha fatto il resto. Quando ordina su Amazonia®, Catherine scannerizza il codice QR sulla sua prescrizione. La sua bioterapia viene consegnata da un drone al suo giardino 45 minuti dopo. Catherine avvicina il suo smartphone al pacco: il chip NFC incluso nel packaging connesso (smart packaging) apre un'applicazione che si rivolge direttamente a lei:

“Ciao Catherine, fa freddo oggi da te?
Dato che è la prima volta che usi questo tipo di trattamento, vuoi che ti mostri come fare un'iniezione sottocutanea?”


Se si tratta di un trattamento orale, è un'altra applicazione che ricorda a Catherine il momento dell'assunzione delle medicine14. La compliance è notevolmente migliorata dalla comparsa delle "capsule connesse". Rilevate da un cerotto o da uno smartphone, rilasciano il contenuto del farmaco solo al momento previsto o a valle dello stomaco, per ottimizzare la distribuzione15.
Oltre ai farmaci, Catherine utilizza terapie digitali. Segue quotidianamente un programma di realtà virtuale per alleviare il dolore, che combina ipnosi e sofrologia16. Un amplificatore di respirazione la aiuta a calibrare il suo respiro per ottenere un effetto rilassante17.

Utopia o distopia?

In questo racconto - a meno che non sia solo una leggera anticipazione - l'AI sta gradualmente invadendo il percorso di cura. L’intelligenza artificiale è un alleato del medico? Un concorrente? Permette agli operatori sanitari di concentrarsi nuovamente sui compiti non delegabili o rischia di sostituirli? Potremo dire nel 2031 che è l'AI che ha allentato la pressione sui medici, sia che lavorino nel settore privato sia che lavorino in quello pubblico?
Ma Catherine dovrebbe comunque accettare di essere curata in questo modo, dalla A alla Z, senza incontrare fisicamente un medico. "Impossibile", siamo tentati di pensare. Ma ricordiamoci che ci sono voluti solo un virus e qualche mese per rendere la telemedicina qualcosa di comune.
2031: la tecnologia ci sarà, la generazione Z ci starà aspettando.
E noi medici, saremo pronti?

 

Note
1- Bergier H, Duron L, Sordet C, Kawka L, Schlencker A, Chasset F, et al. Digital health, big data and smart technologies for the care of patients with systemic autoimmune diseases: Where do we stand? Autoimmun Rev. 2021;20(8):102864.
2- MyHealth.Alberta.ca – Symptoms checker: Learn About What Affects You (https://myhealth.alberta.ca/)
3- medvir – L’accès aux soins augmentés (https://medvir.fr/)
4- Gossec L, Guyard F, Leroy D, Lafargue T, Seiler M, Jacquemin C, et al. Detection of Flares by Decrease in Physical Activity, Collected Using Wearable Activity Trackers in Rheumatoid Arthritis or Axial Spondyloarthritis: An Application of Machine Learning Analyses in Rheumatology. Arthritis Care Res. 2019;71(10):1336–43.
5- Davergne T, Pallot A, Dechartres A, Fautrel B, Gossec L. Use of Wearable Activity Trackers to Improve Physical Activity Behavior in Patients With Rheumatic and Musculoskeletal Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis. Arthritis Care Res. 2019;71(6):758–67.
6- Subramoniam et al. A non-invasive computer aided diagnosis of osteoarthritis from digitalx-ray images. Biomedical Research-tokyo 26 (2015): 0
7- Hirtz C, Lehmann S. [Blood sampling using “dried blood spot”: a clinical biology revolution underway?]. Ann Biol Clin (Paris). 2015;73(1):25–37.
8- Lehmann S, Delaby C, Vialaret J, Ducos J, Hirtz C. Current and future use of “dried blood spot” analyses in clinical chemistry. Clin Chem Lab Med. 2013;51(10):1897–909.
9- patients like me (https://www.patientslikeme.com/
10- Abd-Alrazaq AA, Alajlani M, Ali N, Denecke K, Bewick BM, Househ M. Perceptions and Opinions of Patients About Mental Health Chatbots: Scoping Review. J Med Internet Res. 202;23(1):e17828.
11- VentureBeat – Telemedicine and chatbots are using data to transform health care (2021)
12- Slim K, Selvy M, Veziant J. Innovation conceptuelle : la médecine 4P et la chirurgie 4P. J Chir Viscérale. 2021;158(3, Supplement):S13–8.
13- Moovcare® – Il n'est jamais trop tôt pour détecter une rechute (https://www.moovcare.com/fr/)
14- AiCure – Medication Adherence in Clinical Trials with Patient-Level AI (https://aicure.com/)
15- AbilyfyMyCite – Stay on Top of Your Treatment (https://www.abilifymycite.com/)
16- HypnoVR – La thérapie digitale leader pour réduire la douleur et l’anxiété (https://hypnovr.io/fr/)
17- Garcia LM, Birckhead BJ, Krishnamurthy P, Sackman J, Mackey IG, Louis RG, Salmasi V, Maddox T, Darnall BD An 8-Week Self-Administered At-Home Behavioral Skills-Based Virtual Reality Program for Chronic Low Back Pain: Double-Blind, Randomized, Placebo-Controlled Trial Conducted During COVID-19 J Med Internet Res 2021;23(2):e26292