La medicina è sempre più personalizzata. Perché la prevenzione segue ancora un modello uguale per tutti? Al Summit annuale di GTIPA a Varsavia, Pietro Paganini ha sottolineato la necessità di mettere la prevenzione personalizzata al centro dell’innovazione sanitaria europea. Durante la sessione “Policy to Drive Life-Science Innovation in Europe”, ha spiegato come questo approccio possa aiutare le persone a vivere più a lungo in buona salute e offrire all’Europa nuove opportunità di innovazione.
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In breve:
- La prevenzione deve essere personalizzata quanto la medicina. Gli interventi devono tenere conto delle caratteristiche biologiche, dei comportamenti e dell’evoluzione dei rischi individuali.
- Dai dati sulla salute agli interventi precoci. Intelligenza artificiale e wearables possono favorire una prevenzione più mirata.
- Investire nell’innovazione prima che le persone si ammalino. L’Europa deve dare più spazio alla prevenzione personalizzata nelle politiche per la salute e la ricerca.
Perché la prevenzione deve diventare personalizzata
Il rischio cardiometabolico si sviluppa attraverso le interazioni tra genetica, metabolismo, composizione corporea, attività fisica, alimentazione, sonno e ambiente. Nessun singolo alimento, nutriente o comportamento spiega questa complessità. Due persone con lo stesso indice di massa corporea (IMC) possono avere profili metabolici ed esigenze di prevenzione molto diversi.
Le raccomandazioni rivolte alla popolazione offrono una base comune. La prevenzione personalizzata parte da questa base per considerare le differenze individuali e la loro evoluzione nel tempo. La sfida è tradurre questa conoscenza più approfondita in un sostegno concreto a una vita più sana.
Come l’intelligenza artificiale e i wearables possono aiutare la prevenzione
La valutazione dello stato di salute si basa spesso su rilevazioni effettuate in momenti specifici: una visita medica, un esame del sangue o una misurazione della pressione. I fattori che influenzano la salute, però, cambiano continuamente mentre ci muoviamo, mangiamo, dormiamo e recuperiamo le energie.
Wearables, biomarcatori e strumenti digitali possono aiutare a monitorare nel tempo diversi aspetti della salute. L’intelligenza artificiale (AI) può mettere in relazione questi segnali e individuare schemi altrimenti difficili da riconoscere, contribuendo potenzialmente a rilevare prima i cambiamenti del rischio cardiometabolico.
Il valore sta nel trasformare queste osservazioni in indicazioni affidabili e utilizzabili. Raccogliere più dati è utile solo se migliora le decisioni. Servono quindi strumenti validati, misurazioni significative e prove che gli interventi producano benefici per la salute.
Dalle informazioni sulla salute ai comportamenti
Avere più informazioni sulla salute non porta automaticamente a comportamenti più sani. Abitudini, motivazione, incentivi, distorsioni cognitive e contesti di vita quotidiana influenzano le scelte delle persone.
Le scienze comportamentali e le neuroscienze sono centrali per la prevenzione personalizzata. Possono aiutare a tradurre le informazioni in interventi comprensibili, praticabili e sostenibili nel tempo, che riguardino l’attività fisica, l’alimentazione, il sonno o la sedentarietà.
La prevenzione personalizzata dovrebbe seguire un processo di apprendimento continuo: misurare, prevedere, intervenire, imparare e adattare. Gli interventi preventivi dovrebbero evolvere insieme alle esigenze e alle risposte individuali, integrandosi con le cure mediche e i trattamenti farmacologici quando necessari.
Tre priorità per l’innovazione sanitaria europea
Per l’Europa, la prevenzione personalizzata rappresenta sia un’opportunità per la salute pubblica sia una possibile strategia di innovazione nelle scienze della vita. Tre priorità possono contribuire a renderla concreta:
- Integrare i dati sanitari in modo responsabile. Informazioni cliniche, biomarcatori e dati raccolti nel tempo devono poter essere utilizzati insieme, tutelando la privacy e la sicurezza.
- Validare strumenti e risultati. Dispositivi indossabili, algoritmi e biomarcatori digitali richiedono valutazioni rigorose, insieme a percorsi che consentano di sperimentare e adottare le innovazioni efficaci.
- Premiare la prevenzione. Gli incentivi dei sistemi sanitari dovrebbero sostenere gli interventi che dimostrano una riduzione significativa del rischio, anche prima che si sviluppi una malattia.
L’Europa dispone di competenze scientifiche, sistemi sanitari consolidati, istituzioni mediche e capacità nel campo dell’intelligenza artificiale. Mettere in relazione questi punti di forza attraverso la prevenzione personalizzata potrebbe creare un’opportunità distintiva di innovazione.
L’obiettivo è aiutare le persone a rimanere in salute più a lungo. Rendere la prevenzione più capace di rispondere alle esigenze individuali dovrebbe diventare una componente centrale della visione europea per il futuro della salute.