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Ripensare i Big Data: un grosso passo avanti per la medicina personalizzata

Il mondo della medicina ha da tempo aspettato con trepidazione che i big data sfruttassero appieno il potenziale della medicina personalizzata. Finalmente, con l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del machine learning, i team di ricerca e sviluppo possono iniziare a cogliere questa preziosa opportunità. Tuttavia, secondo Stephan Ohnmacht, Vice President, R&D Business Consulting di Veeva, ci sono una serie di condizioni imprescindibile da rispettare. In primis i dati devono essere puliti, in secondo luogo questi devono essere standardizzati, interoperabili e, soprattutto, sicuri. Veeva, per chi non la dovesse conoscere, è una società americana di cloud computing focalizzata sulle applicazioni del settore farmaceutico e delle scienze della vita.

Rappresentazione di Big data

L’importanza di sfruttare appieno i Big Data per innovare la medicina personalizzata

Stephan Ohnmacht, Vice President, R&D Business Consulting di Veeva
Stephan Ohnmacht, Vice President, R&D Business Consulting di Veeva

Per comprendere appieno il potenziale di un trattamento personalizzato per un paziente specifico, le aziende biofarmaceutiche devono aggregare dati provenienti da fonti eterogenee. Alcuni di questi dati sono comuni a tutte le categorie di malattie. Ad esempio i dati demografici dei pazienti o le cartelle cliniche elettroniche. Altri, come le informazioni genetiche o i dati sull’attività fisica da dispositivi indossabili, sono unici per ciascun individuo. Data l’eterogeneità dei dati e la variazione dell’efficacia clinica e del profilo di sicurezza dei trattamenti personalizzati, è essenziale che tutte le parti coinvolte possano fare affidamento su dati di alta qualità. Principalmente, per prendere decisioni sicure e informate riguardo al paziente o ad eventuali terapie.

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Ripensare l’approccio alla qualità, alla proprietà e all’interoperabilità dei dati metterà questi ultimi al centro della strategia delle aziende biofarmaceutiche. Le organizzazioni leader del settore stanno già ridefinendo le modalità di lavoro e i sistemi esistenti per ottenere presentazioni corrette fin dal primo tentativo. Grazie all’accesso a una base di dati puliti, queste aziende possono identificare le aree funzionali più critiche per accelerare il time to market. Questo garantisce che i pazienti non debbano attendere a lungo per beneficiare di trattamenti innovativi.

Un vantaggio consistente per i pazienti: tempi di attesa ridotti

Un aspetto cruciale è l’accelerazione dei tempi di attesa per i pazienti. In passato, le iniziative di raccolta dati puntavano principalmente alla completezza, rendendo difficile individuare modelli significativi o utilizzare in modo efficace i dati raccolti. Oggi, le aziende biofarmaceutiche devono fare un uso più mirato dei dati fin dall’inizio, spostando l’attenzione dalla raccolta alla governance e alla proprietà. Questo cambiamento richiede un maggiore controllo e una maggiore supervisione dei dati, modificando le dinamiche dei rapporti e dei contratti con le terze parti e rendendo fondamentali i sistemi connessi per consentire alle parti interessate di accedere ai dati in tempo reale.

Le capacità analitiche e di data science sono migliorate, ma ci sono ancora dei limiti. I dati grezzi spesso non sono standardizzati, e la mancanza di modelli di riferimento a livello settoriale rende difficile l’analisi efficace. Tuttavia, se si risolvono i problemi comuni relativi alla pulizia, alla proprietà e agli standard dei dati, il volume e la frequenza di accesso ai dati aumenteranno considerevolmente. Questo richiede un modello di dati trasparente con rigorosi controlli sull’accesso per risolvere problemi di privacy e sicurezza informatica.

Big Data medicina personalizzata

Utilizzo più intelligente dei dati durante lo sviluppo dei farmaci

Un punto cruciale è l’utilizzo più intelligente dei dati durante lo sviluppo dei farmaci. Il passaggio a un uso più mirato dei dati può aiutare le aziende a suddividere il complesso percorso di sviluppo dei farmaci. Individuando e risolvendo i problemi uno alla volta. Quando i big data saranno puliti, standardizzati e interoperabili, sarà possibile esplorare nuovi bersagli biologici o nuove popolazioni di pazienti, contribuendo a migliorare l’esperienza complessiva del paziente.

Secondo Veeva ripensare i big data è cruciale per il progresso della medicina personalizzata. L’adozione di un approccio centrato sui dati, combinato con l’uso intelligente della tecnologia e delle competenze analitiche, può portare a una collaborazione più stretta tra le organizzazioni e a un miglioramento significativo dei tempi di sviluppo dei farmaci. Questi progressi sono essenziali per fornire farmaci che migliorino realmente la vita dei pazienti che ne hanno bisogno.

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Gabriele Magenta Biasina

Appassionato di tecnologia, computer e videogiochi, e attualmente studente di informatica. Sempre aggiornato sulle ultime tendenze e sviluppi in questi campi, mi piace sperimentare nuove tecnologie e scoprire nuovi titoli. Creativo e con ottime capacità di problem solving, sono costantemente alla ricerca di nuove sfide e opportunità di apprendimento.

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