Dati e algoritmi per un’innovazione più sostenibile

L’AI e i big data stanno rivoluzionando la ricerca e lo sviluppo di nuovi farmaci, attraverso l’analisi di enormi quantità di dati clinici.

L’Italia è il secondo Paese più anziano al mondo dopo il Giappone, con una delle più basse natalità al mondo (1,18 figli per donna) e una delle speranze di vita più alte (83,4 anni), con un progressivo declino della popolazione in età attiva.

L’invecchiamento della popolazione e l’efficacia del Servizio Sanitario Nazionale (SSN), che contribuisce a una vita longeva e in salute, rendono difficile, se non impossibile, aumentare significativamente la spesa sanitaria.

La sostenibilità economica del SSN impone il superamento dei tradizionali meccanismi di contingentamento della spesa, spesso limitati a interventi di contenimento finanziario a breve termine, a favore di una programmazione solida, lungimirante e orientata al valore. Questo approccio richiede una visione strategica che ottimizzi l’allocazione delle risorse, integrando criteri di efficienza e qualità delle terapie e delle cure con la capacità di rispondere ai crescenti bisogni della popolazione.

Ripensare i modelli di finanziamento e la fornitura di assistenza sanitaria e, nello specifico, farmaceutica significa investire in soluzioni innovative, che mettano al centro i bisogni del paziente e garantiscano equità di accesso.

In un simile contesto e nell’ambito del settore farmaceutico, la spinta all’innovazione richiede alcune riflessioni e condizioni.

L’introduzione di intelligenza artificiale (AI) lungo il ciclo di vita di un farmaco può offrire opportunità straordinarie nell’ambito di ricerca, sviluppo, produzione, distribuzione, accesso e gestione delle terapie.

L’intelligenza artificiale e i big data stanno rivoluzionando la ricerca e lo sviluppo di nuovi farmaci, permettendo di analizzare enormi quantità di dati clinici. Questo approccio può consentire o accelerare l’identificazione di nuovi pattern (come nel caso delle cure personalizzate o della medicina di precisione) e la scoperta di nuove molecole.

Grazie all’analisi predittiva, è possibile ottimizzare la produzione e distribuzione dei farmaci, prevedendo, ad esempio, le necessità di approvvigionamento in diverse aree geografiche, migliorando così l’efficienza della catena di produzione e distribuzione.

Con l’impiego dell’AI la raccolta, l’analisi e l’utilizzo dei dati possono avvenire in tempo reale, fornendo rapidamente indicazioni sul potenziale impatto clinico, organizzativo ed economico del farmaco ed agevolandone la valutazione e l’accesso per i pazienti.

Inoltre, strumenti di AI e big data permettono di analizzare grandi volumi di evidenze real-world, fornendo dati preziosi sull’efficacia e la sicurezza dei trattamenti in contesti reali. Questa analisi migliora la capacità di individuare schemi di risposta terapeutica e valutare il rapporto costo-beneficio delle nuove terapie, offrendo informazioni fondamentali non solo per l’industria, ma anche per gli enti regolatori e i decisori chiamati a valutarne il valore per il sistema salute.

L’integrazione della telemedicina e delle piattaforme digitali può trasformare il rapporto tra pazienti, medici e aziende farmaceutiche, rendendo più efficace ed efficiente l’accesso e la gestione delle terapie.

Nonostante le enormi potenzialità, l’adozione dell’AI nel settore farmaceutico presenta anche rilevanti sfide, tra cui la sicurezza dei dati, il rispetto della privacy dei pazienti e l’interoperabilità dei sistemi. Inoltre, l’integrazione dell’AI nei processi aziendali richiede un cambiamento culturale, supportato dalla formazione di competenze interne. Infine, le decisioni e la regolamentazione che accompagnano il ciclo di vita di un farmaco richiedono tempi più lunghi.

Il disallineamento tra innovazione e regolamentazione può comportare rischi in termini di sicurezza ed efficacia. Se l’AI viene adottata senza una regolamentazione adeguata, potrebbe esserci il rischio di applicazioni non ottimali o dannose. D’altra parte, i benefici dell’AI potrebbero disperdersi, limitando il potenziale della tecnologia.

Un dilemma non facile da risolvere e per il quale non esiste una chiara ed univoca soluzione, ma che senza dubbio richiede una riflessione sulla necessità di approcci regolatori flessibili e adattabili e di un dialogo costruttivo e lungimirante tra tutti i portatori di interesse (pazienti, industria, agenzie regolatorie).

L’articolo originale è stato pubblicato sul numero di Fortune Italia del maggio 2025 (numero 4, anno 8)