Quali sono oggi le nuove esigenze in ambito Sanità e come vengono soddisfatte dai vendor?

Parlare di nuove esigenze della Sanità non può prescindere dalla rivoluzione iniziata con l’esperienza pandemica e spinta dal Pnrr, che rispetto alle nuove esigenze disegna un ecosistema ospedale-territorio basato su strutture capillari e dedicate a specifiche utenze e aree di intervento. È un servizio sanitario personalizzato rispetto all’età, alla presenza di cronicità, ai tempi di degenza o alla prossimità territoriale, che richiede a player come Reply soluzioni tecnologiche speculari, fortemente proiettate alla personalizzazione e alla precisione.

Pensiamo per esempio alle “case di comunità” per interventi di carattere prettamente sociale a cui dobbiamo fornire soluzioni in grado di integrare dati non solo sanitari, ma ambientali, previdenziali e di altre aree, in ottica one-health, o alla “casa come primo luogo di cura” per i pazienti cronici over 65 per le soluzioni di telemedicina e di continuità di cura. Un nuovo scenario che rafforza quindi la necessità di fornire agli assistiti un patient journey personalizzato, arricchito di dati provenienti da più fonti, capace di portare le soluzioni di precision medicine sul piano della predittività, avvicinando la nuova frontiera dei servizi.

Il nuovo ecosistema conferma la vision tecnologica di Reply sulla data health, un approccio che muove dalla mole di dati prodotta dalla pratica clinica e scientifica per permettere alle strutture sanitarie di concretizzare tutti i benefici derivanti dall’analisi dei dati, secondo un modello di cura basato su piattaforme e sulla valorizzazione dei dati, su soluzioni Cloud, di Artificial Intelligence, Big Data e Internet of Things.

L’approccio data-driven delinea un modello sanitario di “economia dei dati” all’interno del quale le piattaforme digitali operano secondo ecosistemi interoperabili, in ottica Data Connectivity e che si integra, potenziandosi, con quello one-health e con il know-how nella genetica, per un’evoluzione nella diagnosi e nella cura di malattie, comprese quelle rare, oggi finalmente aggredibili grazie alla bionformatica e alla genomica. I dati infatti possono essere utilizzati per migliorare i processi di sviluppo dei farmaci, identificando modelli partendo dai risultati degli studi di sperimentazione clinica, prevedendo ad esempio la risposta del paziente, sfruttando algoritmi di apprendimento automatico. Siamo agli esordi di un nuovo modello relazionale basato sulla data & algorithm economy, che viene incontro alle nuove esigenze della sanità e permette di aumentare il benessere del singolo e della collettività.

Quali le best practice e gli esempi di eccellenza più significativi e soprattutto più a portata di mano?

L'esperienza maturata da Reply ha permesso da un lato alle strutture sanitarie di sfruttare soluzioni che hanno fin da subito aumentato l'efficacia di cura, la gestione del patient journey e permesso quindi un governo della spesa più efficace, dall’altro di utilizzare soluzioni di digital biobanca per migliorare la gestione di campioni biologici e ottimizzare le strategie terapeutiche esistenti.

Reply supporta inoltre i player della life science nello sviluppo di soluzioni di medicina predittiva, utilizzando l’intelligenza artificiale per diagnosi più tempestive e precise, in ambito oncologico e neurologico, selezionando trattamenti specifici studiati sulle esigenze di un singolo paziente.

Sono risultati che abbiamo raggiunto attraverso investimenti in ricerca e innovazione e l’esperienza decennale presso enti sanitari, come l’integrazione e la gestione dell’interoperabilità tra applicazioni secondo gli standard HL7 e FHIR in ambito regionale. Parliamo di volumi rilevanti: sono oltre 70 milioni all’anno i documenti clinici collezionati, richiesti e trasmessi attraverso modalità sicure e nel rispetto dei consensi stabiliti dagli assistiti. L’integrazione è del resto uno degli asset storici di Reply, uno dei punti cardine della nostra offerta nell’abilitare nuovi processi digitali al servizio del Paese.