Salute Globale Agenda 2030

L’Intelligenza Artificiale motore della One Health per lo Sviluppo Sostenibile

Una visione globale per il futuro della salute. Solo così la tecnologia e le sue nuove applicazioni sperimentali potranno aiutarci davvero in direzione degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile da raggiungere entro il 2030

10 Feb 2022

Fidelia Cascini

Ricercatrice e Docente di Igiene e Sanità Pubblica, Univ. Cattolica S. Cuore - Digital Health expert, DGSISS Ministero della Salute - Membro Gruppo PNRR Telemedicina, Agenas - Referente italiano Global Digital Health Partnership

Mortalità e morbilità variano molto tra Paesi del mondo.
Uno studio epidemiologico internazionale, pubblicato su “The Lancet”, ha rivelato che – nei Paesi ad alto reddito – la progressiva riduzione delle morti per cause cardiovascolari sta lasciando spazio a quelle per cancro.
Nei Paesi a basso reddito – e in quelli con buona parte della popolazione in povertà – invece, le malattie infettive restano ai primi posti delle statistiche nere.
La tubercolosi, ad esempio, ha ucciso nel 2020 1,5 milioni di persone nel mondo (di cui i 2/3 in 8 Paesi, tra cui l’India in testa, seguita da Cina e Indonesia) e si è aggiudicata il posto di secondo killer infettivo dopo il COVID-19 (dati: Organizzazione Mondiale della Sanità)

Un approccio globale al tema della salute

La Salute Globale è uno dei traguardi delle Nazioni Unite da quando – già nel 2015 – i Paesi aderenti hanno puntato agli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile per il 2030.
L’impegno di un approccio globale al tema della salute è stato poi riaffermato nel 2019, in occasione dell’Assemblea Generale delle Nazioni Unite che si è concentrata sul rafforzamento dei sistemi sanitari.

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Assicurare la salute e il benessere per tutti e per tutte le età è uno dei 17 “Obiettivi di Sviluppo Sostenibile” (Obiettivo 3) dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite (fonte: Unric)

Tutto questo perché, nonostante i progressi della medicina, i Paesi a basso reddito – e quelli con molte persone povere – sono afflitti da problemi sanitari come le malattie trasmissibili che causano alti livelli di morbilità e mortalità locali e mettono in pericolo la salute degli altri Paesi del mondo.
In questi Paesi, la diffusione delle malattie trasmissibili – prima fra tutte la tubercolosi – è favorita, in particolare, dalla grave carenza di personale sanitario e dai deboli sistemi di sorveglianza della salute pubblica che – sebbene non siano esclusivi di tali Paesi più svantaggiati – assumono in questi luoghi una portata tale da rappresentare una minaccia globale, compromettendo il raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile entro il 2030.

La tubercolosi, ad esempio, pur essendo prevenibile e curabile, è ancora oggi caratterizzata da un numero impressionante di malati e morti che si potrebbero evitare.

Intelligenza artificiale a vantaggio della One Health 

Il gruppo di massimi esperti sulla cooperazione digitale del Segretario Generale delle Nazioni Unite raccomanda che, entro il 2030, ogni adulto abbia accesso a reti digitali e servizi sanitari abilitati digitalmente per favorire il raggiungimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile.

In linea con queste raccomandazioni, diversi sistemi di Intelligenza Artificiale possono rivelarsi utili per raggiungere specifici traguardi dell’Obiettivo 3. Tra questi:

1) Combattere le malattie trasmissibili e porre fine a epidemie come AIDS, tubercolosi, malaria e malattie tropicali;
2) Ridurre di un terzo la mortalità prematura da malattie non trasmissibili attraverso il miglioramento delle attività di prevenzione e cura;
3) Conseguire una copertura sanitaria universale con accesso a servizi sanitari essenziali e di qualità.

Intelligenza Artificiale in Sanità: le sperimentazioni più interessanti 

Le applicazioni sperimentali dell’Intelligenza Artificiale che hanno dato finora risultati molto promettenti per produrre benefici in termini di salute globale fanno capo alle seguenti quattro categorie principali di attività:

1) Diagnostica
2) Valutazione del rischio di morbilità o mortalità
3) Previsione e sorveglianza delle epidemie
4) Pianificazione sanitaria.

In campo diagnostico, per l’identificazione precoce della tubercolosi da radiografie del torace e per l’individuazione della malaria da immagini di microscopio, sono state ad esempio sperimentate tecniche di machine-learning e signal-processing che hanno mostrato sensibilità, specificità e accuratezza sorprendentemente alte.

Quanto alla valutazione del rischio di morbilità e mortalità, sono stati applicati sistemi di data-mining e machine-learning su dati amministrativi di strutture sanitarie allo scopo di prevedere la gravità della malattia in pazienti con febbre dengue e malaria e in bambini con infezioni acute, oltre che per quantificare il rischio di fallimento dei trattamenti farmacologici in questi casi.

Inoltre, sono stati realizzati studi sulla sorveglianza delle epidemie  applicando l’Intelligenza Artificiale a Big Data raccolti da sensori satellitari e ciò si è rivelato utile per caratterizzare e realizzare modelli ad alta precisione per prevedere la trasmissione virale del virus Zika e del virus della dengue, nonché la trasmissione della malaria.

Infine, in tema di pianificazione sanitaria sono stati utilizzati sistemi di apprendimento automatico per i dati amministrativi. Tra gli obiettivi:

– ottimizzare l’allocazione delle risorse in base alle problematiche sanitarie prevalenti in una certa area geografica;
– migliorare i programmi di visita degli operatori sanitari di comunità;
– fare previsioni sul numero di visite ambulatoriali in un dato ospedale;
– predire la durata necessaria del soggiorno degli operatori sanitari in comunità svantaggiate.

One Health: un’agenda per l’uso dell’Intelligenza Artificiale 

Per passare da isolate sperimentazioni a soluzioni consolidate per la One Health, si potrebbe partire, intanto, dall’elaborazione di un’agenda di ricerca per l’uso dell’Intelligenza Artificiale finalizzato al raggiungimento dell’Obiettivo 3 di sviluppo sostenibile sulla Salute globale.

Un’agenda di questo tipo dovrebbe tener conto delle esigenze delle diverse popolazioni e delle caratteristiche dei sistemi sanitari locali – oltre che del diverso carico di malattia nei Paesi a basso reddito e con alto grado di povertà – e, al contempo, delle ricadute globali delle ricerche.

Tutto ciò avrebbe il vantaggio di indirizzare nella giusta direzione sia la varietà dei possibili studi scientifici che i relativi finanziamenti.

Intelligenza Artificiale per la Salute: sì, se aggiunge valore 

Sarebbe poi più che opportuno individuare standard metodologici per la valutazione dell’efficacia degli interventi sperimentali.
Troppo poco si sa, infatti, su come tali interventi funzionino al di fuori degli ambienti di studio e se vi siano possibili conseguenze cliniche e sociali indesiderate.
Soprattutto, in vista di obiettivi di salute globale, sarebbe necessario misurare se, e in che modo, questi interventi aggiungano un valore concreto agli attuali standard di cura, allo scopo di sfruttarne al meglio i benefici per la salute individuale e globale.

Prevenire usi impropri e pericolosi dell’Intelligenza Artificiale 

A tutto questo potrà così far seguito, auspicabilmente, l’elaborazione di specifici riferimenti di carattere etico e normativo, non ancora sufficientemente esplorati né affrontati sistematicamente in un’ottica globale, che troverebbero, peraltro, la giusta collocazione all’interno della stessa agenda di ricerca, a suo completamento.
Bisognerebbe, cioè, prevedere l’adozione di regole atte a prevenire usi impropri o pericolosi dell’Intelligenza Artificiale, comprese possibili discriminazioni etniche, socioeconomiche e di genere, come – ad esempio – è stato deciso nella proposta di regolamento dell’Unione Europea in materia di Intelligenza Artificiale.

One Health: una visione globale per il futuro della salute 

Infine, non dovrebbe mancare l’elaborazione di protocolli finalizzati alla condivisione dei dati degli studi e all’adozione di standard aperti per facilitare:

– l’interoperabilità tra sistemi e strumenti;
– lo scambio transfrontaliero;
– la collaborazione internazionale su quanto emerso dai processi di sperimentazione e sviluppo.

La tecnologia e le sue nuove applicazioni sperimentali, insomma, potranno aiutarci davvero in direzione degli obiettivi di salute globale solo se sarà globale – fin dall’origine- anche la visione del loro progetto di creazione e sviluppo.


Questo contributo è frutto della collaborazione tra HealthTech360 e “Pillole di Sanità Digitale”,
la rubrica di Fidelia Cascini (www.fideliacascini.com) sui temi della sanità e delle tecnologie.
Qui trovate il video relativo al presente approfondimento.
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