Società dei servizi e Internet delle Cose
Nel precedente articolo abbiamo parlato dell’evoluzione progressiva che sta avvenendo nella nostra società e nei nostri mercati, con una transizione progressiva dal concetto di vendita di prodotti “materiali” a quello della vendita di servizi, di cui i prodotti rappresentano la parte “materiale”, attraverso cui il cliente usufruisce del servizio.
Le grandi infrastrutture di calcolo disponibili in cloud, i sistemi Big Data che vi si appoggiano, le connessioni in rete disponibili sempre più universalmente e i dispositivi terminali come smartphone, smart device e smart meter (ad esempio, sensori di temperatura e contatori elettronici) hanno un ruolo determinante in questa trasformazione.
In questo articolo approfondiamo il concetto di Internet delle Cose (nota anche con l’acronimo IoT dalle iniziali della sigla inglese Internet of Thing), ossia l’insieme di dispositivi, più o meno autonomi, che dialogano fra di loro e con le grandi infrastrutture di calcolo (data center) attraverso la rete, già accennato negli articoli precedenti.
Per comprendere meglio tutto questo partiamo con esempi tratti dallo scenario della vita quotidiana.
Nella nostra stessa casa, ad esempio, gli elettrodomestici di ultimissima generazione sono già in grado di “dialogare” in rete fra di loro per coordinare meglio le funzioni, per esempio per stabilire il momento migliore perché la lavatrice avvii il proprio ciclo di funzionamento in relazione al carico elettrico ed alla tariffa.
Sensori di temperatura, umidità ed altri parametri ambientali, posti in varie parti di edifici, possono dialogare con i sistemi di climatizzazione per ottimizzare il loro funzionamento e garantire un ambiente ottimale. Sensori di luminosità possono interagire con le lampade a led per garantire il livello di luminosità ottimale durante il giorno, minimizzando nel contempo i consumi.
Giocattoli “intelligenti” possono interagire con i bambini per aiutarli nell’apprendimento di nozioni e concetti. La smart TV può diventare il “pannello di controllo della casa” e noi possiamo usare lo smartphone come telecomando.
Nell’articolo precedente abbiamo esaminato quanto accade per l’auto, che sta evolvendo sempre più verso la frontiera della guida autonoma, permettendo al passeggero di usare il tempo del viaggio per attività più produttive. Esperti di economia affermano che questo avrà un impatto notevole sulla produttività del lavoro e sul PIL.
Similmente può avvenire in ambito industriale: già esistono, in varie regioni italiane, impianti di trattamento e depurazione delle acque che non richiedono presenza in loco di personale umano, se non in caso di guasti, e possono essere telecontrollati da centrali distanti anche decine di km.
Alcuni autori, per indicare questo scenario di umani, dispositivi e data center che dialogano fra loro attraverso la rete, usano il termine Internet di Ogni Cosa (IoE o IoX, derivato dalle parole inglesi Internet Of Everything).
Basandosi su questa infrastruttura diventano possibili tanti servizi per l’utente finale, dal calcolo di percorsi di viaggio che passano “automaticamente” attraverso i ristoranti e locali preferiti, al telemonitoraggio della casa delle vacanze, con possibilità di accendere il riscaldamento mentre si sta andando in montagna e trovare la casa calda al proprio arrivo.
Le aziende del settore stanno facendo a gara per inventare servizi sempre nuovi che possano aprire nuove opportunità di mercato. In particolare, nella restante parte dell’articolo vedremo le applicazioni dell’Internet delle Cose a una nuova frontiera della medicina, la diagnosi preventiva di massa.
IoT e Salute: monitoraggio e diagnosi preventiva di massa
Negli ultimi anni sono apparsi strumenti di wereable computing (ossia, essenzialmente, dispositivi elettronici contenuti in capi di abbigliamento od ornamento) legati al mondo del fitness.
App dedicate, come per esempio la tedesca Cardiofit, installate sui nostri smartphone, possono interagire con attrezzi sportivi “smart”, come per esempio ergometri, tapis roulant, biciclette… o anche con magliette con sensori, cinture o semplicemente il nostro smart watch.
La combinazione dei dati raccolti nel tempo da questi sensori ed immagazzinati in servizi cloud ci permette di controllare il nostro stato di forma fisica e anche, se vogliamo, di condividere percorsi di trekking o ciclismo con gli amici, magari corredati di foto e selfie scattati durante la nostra impresa sportiva.
Qual è il passaggio successivo? Pensiamo a cosa è l’ECG dinamico secondo Holter: una metodica diagnostica utilizzata per monitorare l’attività elettrica del cuore durante un intervallo di tempo più o meno lungo, solitamente corrispondente a 24-48 ore, e con i registratori di ultima generazione sino ad un massimo di sette giorni. La stessa metodica si può applicare anche alla pressione sanguigna o ad altri parametri vitali.
Tramite uno strumento integrato nello smart watch o in un braccialetto si potrebbero ottenere combinazioni di questi parametri. Per esempio pulsazioni cardiache, pressione sanguigna, composizione chimica del sudore durante una prova sportiva, conducibilità elettrica della pelle in condizioni normali… e per periodi molto lunghi, praticamente con continuità.
Da alcuni anni grandi attori del mercato ICT come SAP, IBM e Google, stanno realizzando, usando le tecnologie dei Big Data, enormi banche dati di cartelle cliniche, con la storia di milioni di pazienti. Analizzando l’insieme di questi dati con le metodologie di intelligenza artificiale oggi disponibili diventa possibile stabilire rapporti statisticamente validi che conducono a relazioni causa-effetto (o, meglio, sintomo-malattia) fra parametri rilevabili tramite sensori, come quelli sopra descritti, e stati di malattia, prima del loro insorgere.
In sostanza, come funzionerà il servizio di diagnosi preventiva? Sensori contenuti in dispositivi indossabili monitoreranno un insieme di parametri fisiologici sul nostro corpo e, combinando questi dati con quelli delle attività principali che staremo svolgendo, rilevabili dal nostro smartphone, sarà possibile associare nel corso della giornata stato fisiologico ed attività, come si fa nell’ECG dinamico sopra descritto.
Questi dati potranno essere raccolti più volte nella giornata e immagazzinati in un archivio dati. Confrontando, a scadenze periodiche opportune, questi dati con i profili statistici a noi vicini come età, sesso, abitudini e profilo genetico sarà possibile scoprire discrepanze rispetto ai valori ottimali, che potrebbero essere indice di qualcosa. Segnalando tempestivamente tali discrepanze e suggerendo gli esami specialistici necessari per indagare nel merito i sistemi automatici, eventualmente corredati dal parere di medici esperti umani, realizzeranno la medicina preventiva di massa, per tutti gli utenti di questi servizi.
E al secondo livello, i risultati degli esami specialistici, confrontati con i modelli tratti dalle banche dati, consentiranno di arrivare in tempi rapidi ad una diagnosi precisa, prima che la malattia si manifesti con sintomi più evidenti. In sostanza si tratterà di un raffinamento progressivo della diagnosi, sempre più preciso. La nostra storia personale precedente, raccolta entro le banche dati nel corso degli anni, porterà a prestazioni ancora migliori per il sistema.
Dati statistici sul mercato USA, estrapolati, indicano che le diagnosi compiute dai soli medici umani sono corrette solo tra il 70 e l’80% dei casi. Sebbene le diagnosi puramente automatiche, con i sistemi odierni, abbiano un tasso di errore ancora superiore, la combinazione di medico umano e sistema di intelligenza artificiale consente di arrivare ad una diagnosi corretta in più del 90% dei casi già oggi. Sistemi basati sulle banche dati oggi in via di realizzazione potrebbero condurre a diagnosi corrette nel 99% dei casi.
Lo scenario che si prospetta…
Chiediamoci ora: lo scenario che abbiamo innanzi è quindi ottimale? Non del tutto: si intravede già anche la possibilità di situazioni piuttosto preoccupanti.
Il monitoraggio continuo di quello che facciamo e delle associate reazioni del nostro corpo, infatti, se i dati non saranno adeguatamente protetti, potrebbe portare a situazioni quanto meno imbarazzanti. Per esempio, se in presenza non del nostro coniuge, ma di un’altra persona (fattore rilevabile dalla vicinanza dei due smartphone) il nostro battito cardiaco aumenta sempre e sono presenti altri segnali di forte emozione, questo cosa significa?
In sostanza la nascita di sistemi di monitoraggio di massa di persone come quelli sopra descritti deve prevedere anche sistemi di sicurezza, ossia di garanzia di riservatezza, esattezza ed integrità e disponibilità dei dati adeguati. Il che probabilmente potrebbe essere realizzato riducendo al minimo o eliminando del tutto il fattore umano dal monitoraggio ed acquisizione dei dati stessi. Ed evitando le correlazioni dei dati fra persone diverse.
Tutto ciò premesso, si arriverà a una messa a sistema dei sistemi descritti? La risposta è quasi sicuramente sì, almeno nelle società occidentali, e basata su motivi essenzialmente economici:
Il costo della sanità attuale è sempre più elevato, la riduzione della disponibilità finanziaria dello stato sta portando a tutte quelle conseguenze di peggioramento del servizio che siamo osservando.
Molte delle malattie gravi oggi esistenti, se scoperte e trattate nelle primissime fasi del loro insorgere, sono curabili e le cure sono molto meno costose; alcuni check-up di massa già oggi realizzati sono convenienti economicamente anche per questo motivo.
Il tasso di diagnosi sbagliate per un singolo medico umano è, come abbiamo visto, elevato: la disponibilità di basi di conoscenza basate sulla storia clinica di centinaia di milioni di persone ridurrà tali errori.
L’invecchiamento progressivo della popolazione condurrà le aziende che offrono le assicurazioni sanitarie a proporre ai propri assistiti servizi come quelli descritti, per guadagnare poco su tanti sani, riducendo le spese di cure con la prevenzione di massa.
La nostra salute, dunque, sarà monitorata da sistemi automatici e sparirà progressivamente, o meglio cambierà ruolo, la figura del medico di famiglia attuale? Molto probabilmente si, e in un futuro non lontano.
Perché questo sia possibile occorre però che i sistemi a cui affideremo la nostra salute futura siano definiti nelle specifiche funzionali, progettati, realizzati, collaudati e mantenuti in esercizio in modo adeguato. Non ci potrà essere alcuno spazio per l’improvvisazione, ne andrà della nostra salute e della nostra vita. E i sistemi informatici su cui questi servizi si baseranno sono progettati da professionisti dell’IT.
Nei prossimi articoli riprenderemo in esame le professionalità dell’IT, con particolare riguardo ad alcuni ruoli fondamentali.
Clinika di Maps Group è una soluzione sviluppata per migliorare la clinical governance e l’efficienza in ambito sanitario.
Il sistema consente di valutare in ambito clinico il grado di appropriatezza prescrittiva e misurare l’efficienza della struttura sanitaria supportando così le scelte di management, anche riguardo al contenimento della spesa.rti.
Clinika inoltre rilascia analisi con cui monitorare la performance e l’efficienza del personale sanitario.
È quindi uno strumento essenziale in un’ottica di governance e spending review sanitaria, fornendo al management tutte le informazioni utili per la pianificazione, il contenimento dei costi e la razionalizzazione della spesa dell’attività clinica.
