Tranziția de la asistența medicală clasică la medicina predictivă: Instrumentele există, dar încă lipsește rețeta ce poate genera schimbarea. Care sunt provocările?

Cercetătorii americani au descoperit că utilizarea diagnosticelor moleculare de precizie sau a farmacogeneticii pentru șase afecțiuni comune - cancer, diabet, boli de inimă, hipertensiune, boli pulmonare și accident vascular cerebral - are un potențial enorm de prevenire a bolilor prin identificarea persoanelor cu risc și prin facilitarea terapiei profilactice.

Astfel, o reducere cu 10% a incidenței bolilor prin medicina predictivă în următorii 50 de ani ar genera o valoare economică cuprinsă între 33 și 114 miliarde de dolari, în funcție de afecțiune, sub forma unor vieți mai lungi și mai sănătoase, arată analiza PwC.

Ce presupune tranziția către medicina predictivă?

Un sistem de sănătate predictiv bine dezvoltat presupune o îndrumare medicală a populației integrată în viața de zi cu zi. Aceasta ar cuprinde o înțelegere a predispoziției genetice a individului la boală și a factorilor de risc, a markerilor epigenetici și a biomarkerilor relevanți, a măsurilor preventive, cum ar fi scanările și monitorizarea regulată a sănătății și a stării de bine. Iar atunci când indivizii se îmbolnăvesc, aceștia ar primi mai repede tratament, într-un mod mai precis și cu rezultate mai bune și mai puține efecte secundare. Acordarea de îngrijiri s-ar extinde dincolo de rolurile tradiționale din domeniul sănătății, pentru a include specialiști din domenii adiacente, cum ar fi nutriția și fitnessul.

Într-adevăr, medicina a făcut progrese prin îmbunătățirea capacității de a oferi medicamentul potrivit pacientului, la momentul potrivit, însă încă se concentrează în mare măsură pe îngrijirea specializată a persoanelor care sunt deja bolnave. Totuși, 150 de directori din domeniul sănătății intervievați în cadrul sondajului PwC „Future of health” au fost aproape în unanimitate de acord că până în 2035 asistența medicală se va centra pe nevoile pacienților și va fi personalizată, digitalizată și preventivă, cu soluții de asistență medicală integrate perfect în viața de zi cu zi.

Prin intermediul analizei datelor, inteligenței artificiale și învățării automate, informațiile pot fi valorificate pentru a prezice și a preveni bolile, a cerceta și dezvolta produse farmaceutice și abordări terapeutice precise, dar și pentru a evalua eficiența medicamentelor și a tratamentelor. Această nouă abordare va permite intervenția într-un stadiu timpuriu și mai puțin costisitor, evitând diagnosticele eronate și tratamentele greșite. Totodată,  va deschide o nouă etapă pentru perfecționarea, cercetarea și dezvoltarea medicamentelor și diagnosticelor.

De asemenea, un sistem de sănătate predictiv ar putea să valorifice sistemele de monitorizare la domiciliu, dispozitivele și aplicațiile digitale pentru sănătate, toate acestea având potențialul de a crește considerabil cantitatea de date în timp real care pot fi utilizate în scopuri de prevenire. De exemplu, în august 2022, guvernul SUA a acordat cercetătorilor 37 de milioane de dolari pentru a studia dacă un Apple Watch și o aplicație iPhone corespunzătoare pot contribui la prevenirea accidentelor vasculare cerebrale.

Ce spun pacienții?

Potrivit unui sondaj realizat de PwC în rândul a 1.500 de persoane din șapte țări din Europa și Asia, 67% dintre respondenți au declarat că sunt preocupați sau foarte preocupați de prevenție, un sfert dintre aceștia fiind motivați de prelungirea duratei lor de viață. Principalele afecțiuni pe care respondenții le au în vedere atunci când vine vorba de prevenție sunt cancerul (73%), bolile cardiovasculare (60%), afecțiunile neurodegenerative (52%) urmate de afecțiunile metabolice (44%), tulburările psihice (39%) și afecțiunile inflamatorii (31%).

Pe de altă parte, printre barierele în calea prevenirii se numără incapacitatea de a plăti pentru aceste servicii (50%), lipsa de înțelegere a prevenției (23%) și lipsa accesului la prevenție (20%).

Confidențialitatea datelor rămâne o provocare

Deși criza COVID-19 a accelerat discuțiile privind infrastructura și schimbul de date, legile privind confidențialitatea datelor și normele antitrust încă inhibă dezvoltarea sănătății predictive.

De exemplu, în China, persoanele fizice nu își dețin datele, iar utilizarea acestora este considerată un bun național. În Scandinavia, indivizii sunt proprietarii datelor lor și pot opta să nu le împărtășească, dar există o dorință uriașă de a le împărtăși pentru a conduce cercetări în medicină. În alte țări, cum ar fi SUA, neîncrederea în companiile farmaceutice și de tehnologie afectează disponibilitatea oamenilor de a partaja datele.

Însă datele pot fi extrem de utile: De exemplu, un software bazat pe inteligență artificială dezvoltat de PwC Elveția în colaborare cu rețeaua de medici NeuroTransData prezice eficiența oricărui tratament pentru scleroza multiplă la fiecare pacient. Algoritmul acestei soluții se bazează pe mai mult de zece ani de dovezi obținute de la 25.000 de pacienți implicați în diferite forme de tratament pentru această afecțiune.

Ce rămâne de făcut?

Companiile farmaceutice trebuie să decidă dacă se vor concentra pe dezvoltarea și furnizarea de soluții de medicină predictivă sau dacă vor fi doar mediatori de date pentru a oferi soluții pacienților.

Furnizorii de asistență medicală primară sunt cel mai adesea punctul inițial de interacțiune al pacientului. Maximizarea capacității acestora de a ghida activitățile de prevenire a bolilor pacienților va necesita o perfecționare a competențelor.

Între timp, indivizii vor trebui să devină proactivi în ceea ce privește bunăstarea și prevenirea și să își asume responsabilitatea pentru sănătatea lor, inclusiv să se implice în mod activ în deciziile privind tratamentul.

Un lucru este sigur: un sistem de sănătate predictiv necesită o abordare sistemică în care să colaboreze toate părțile interesate: furnizorii de servicii medicale, beneficiarii, companiile farmaceutice, firmele de tehnologie, guvernele și organizațiile sociale. Nu în ultimul rând, se conturează o altă nevoie: stimularea adoptării instrumentelor digitale de către beneficiari și conștientizarea avantajelor pe care le pot obține din schimbul și analiza datelor.