Intelligenza artificiale - Parte 2

Artificial intelligence - Part 2

Questo numero del Giornale Italiano di Farmacia Clinica raccoglie articoli scientifici che abbracciano vari aspetti del nostro ambito professionale: studi dell’efficacia, sicurezza e tollerabilità nella pratica clinica (real world evidence), valutazione dell’aderenza ai trattamenti, analisi farmacoeconomiche, farmacia narrativa.

Tutti sono condotti con metodologie consolidate (tradizionali) di raccolta e analisi strutturata dei dati, rappresentabili in righe e colonne come avviene con i fogli di Excel o con i principali database (per es., cartelle cliniche e database clinici e amministrativi).

Oggi però in qualsiasi ambito, anche quello sanitario, si parla quotidianamente di applicazione dell’intelligenza artificiale (IA).

In un nostro precedente editoriale1 abbiamo già trattato le potenzialità dell’IA e dell’apprendimento automatico (machine learning) in qualsiasi fase del ciclo di vita di un farmaco, dalla sua scoperta alla fase post-autorizzazione.

Questa inoltre permette di utilizzare tutti quei dati che provengono da sensori, dispositivi indossabili (per es., braccialetti, orologi intelligenti) che invece non sono strutturati, consentendone l’interpretazione e l’identificazione di causa-effetto, quando per esempio si parla di patologia. Una conoscenza a cui fino a oggi non è stato possibile accedere per la mancanza di norme o linee guida.

Adesso, alla luce delle nuove linee guida AIFA per gli studi osservazionali (Det. 425/2024), che prevedono la possibilità di raccolte dati online senza il diretto coinvolgimento di personale medico qualificato («Possono essere considerati studi osservazionali anche gli studi che prevedono la raccolta di dati relativi a terapie farmacologiche tramite piattaforme on-line, wearables o altri dispositivi, qualora vengano effettuate analisi sulla base di dati che abbiano come obiettivo i farmaci usati dai soggetti, in accordo ad un protocollo di studio i cui obiettivi e disegno siano definiti in modo chiaro e coerente e le cui procedure rispecchino la presente Linea Guida.»2), per i farmacisti ospedalieri e dei servizi farmaceutici territoriali si aprono nuovi scenari della real world evidence.

È importante quindi avviare quanto prima una formazione specifica nell’ambito della digital health (teleassistenza, telefarmacia), digital therapeutics e IA integrate nei processi organizzativi, decisionali e di ricerca.

Bibliografia

1. Meini B. Intelligenza artificiale. GIFaC 2023; 37: 161.

2. Det. 425/2024 AIFA. Linea Guida per la classificazione e conduzione degli studi osservazionali sui farmaci. Disponibile su: https://lc.cx/eWYUu5 [ultimo accesso 30 settembre 2024].