La sinergia tra le tecnologie digitali e i test diagnostici pone le basi per far progredire e migliorare l’esperienza e gli outcomes clinici dei pazienti. Allo stesso tempo, può aiutare ad alleviare alcune delle limitazioni di capacità e risorse del sistema sanitario e contribuire a migliorare la velocità e l’efficienza del processo di test.
Analisi e soluzioni diagnostiche a domicilio
Le nuove tecnologie innovative consentono di effettuare test rapidi nelle immediate vicinanze del paziente, anche a casa sua, il che può facilitare una migliore diagnosi, monitoraggio e gestione della malattia. Può anche ridurre il tempo per i risultati, poiché il tempo di viaggio per i campioni e i risultati sono ridotti o eliminati. Uno dei principali vantaggi della digitalizzazione del Point of Care e della diagnostica a domicilio include la semplificazione della procedura di test e l’analisi e l’archiviazione dei risultati in un ambiente digitale sicuro, a cui possono accedere gli operatori sanitari.
Diagnostica in tempo reale
I biosensori indossabili – smartwatch, vestiti, occhiali, lenti a contatto e anelli, dispositivi impiantabili e ingeribili – sono in grado di raccogliere una pletora di informazioni sulla salute fisica, come la frequenza cardiaca, la pressione sanguigna, la temperatura, la frequenza respiratoria e il movimento del corpo. Rispetto ai test diagnostici più tradizionali che catturano solo una visione “istantanea” di un paziente per un particolare parametro, la diagnostica in tempo reale fornisce un set di dati molto più grande per il processo decisionale clinico. Consentono un monitoraggio continuo, forniscono un feedback istantaneo su qualsiasi irregolarità che può essere segnalata e possono essere utilizzati per monitorare la salute e il benessere generale di una persona.
Genetica predittiva e personale
I test genetici predittivi potrebbero avere benefici sostanziali, grazie a un campione di sangue, capelli, pelle o altri tessuti di una persona possono prevedere il rischio di una futura malattia. Il potenziale è enorme, poiché questi test possono identificare le mutazioni che aumentano il rischio di una persona di sviluppare disturbi genetici prima che appaiano i sintomi. Se esiste un intervento medico o misure preventive per una malattia prevista, allora il potere di questi strumenti digitali diventa estremamente utile e persino salvavita.
Intelligenza artificiale a supporto dell’imaging medico
I sistemi di intelligenza artificiale possono aiutare gli operatori sanitari a fare le loro diagnosi sulla base di immagini mediche. Una recente metanalisi ha dimostrato che le prestazioni diagnostiche dei modelli di machine learning erano equivalenti a quelle dei professionisti sanitari. Nonostante le preoccupazioni evidenziate nei singoli studi inclusi nella metanalisi, questa applicazione dell’IA ha un enorme potenziale. Inoltre, la scoperta che la qualità degli studi è migliorata nel tempo è incoraggiante.
Supporto decisionale clinico
Gli strumenti di supporto decisionale clinico possono aiutare a trasformare la diagnostica. Dopo aver ottenuto il risultato di un test, gli operatori sanitari devono elaborare il contesto e il significato del risultato del test e decidere quali siano i migliori passi successivi nella diagnosi o nel trattamento dei loro pazienti. Progettati per analizzare enormi quantità di dati digitali, questi strumenti possono aiutare a suggerire le corrette terapie o identificando potenziali problemi come le interazioni pericolose tra farmaci. Le varie applicazioni hanno lo scopo di aiutare gli operatori sanitari a compiere azioni più informate per migliorare i risultati dei pazienti.
Business Intelligence e laboratori
I laboratori diagnostici sono costantemente alla ricerca di modi per ridurre il numero di test non necessari, aumentando al contempo il valore delle loro offerte. La questione è come catturare ed estrarre al meglio le informazioni dai test che eseguono per aiutare a migliorare le loro operazioni. Una soluzione è l’implementazione di sistemi informatici di business intelligence e analisi, che possono analizzare una grande quantità di dati e aiutare a migliorare i loro carichi di test, eliminando quelli non necessari.
