Come utilizzare la tecnologia per aumentare l’aderenza alla terapia dei pazienti cronici.

Aderenza alla terapia: cosa è e quanto costa?

Per “aderenza terapeutica” si intende generalmente la capacità del paziente di seguire le indicazioni del proprio medico riguardo ai tempi, alla frequenza e all’assunzione del farmaco per tutta la durata della terapia, oltre che allo stile di vita da tenere durante la patologia.

La scarsa aderenza alle prescrizioni del medico è direttamente correlata ad un aumento degli interventi di assistenza sanitaria (accessi ai servizi o ospedalizzazioni) e all’aumento della mortalità poiché influisce direttamente sulla non efficacia della cura. Solitamente è più elevata tra i Pazienti affetti da condizioni acute rispetto a quelli affetti da patologie croniche (per i quali si riduce in maniera drastica dopo i primi 6 mesi di terapia).

Sono noti i numeri e i costi della mancata aderenza alle terapie, al punto che finalmente il Governo sta ponendo attenzione a questi aspetti, investendo fondi nella presa in carico e nel follow-up del paziente cronico. In Europa, il rapporto Pharmaceutical Group Europe del 2012, stimava 194.500 decessi e 125 miliardi € l’anno (costi dei ricoveri).

La mancata aderenza alla terapia, quindi, non fa altro che pregiudicare l’efficacia del trattamento generando al tempo stesso un incremento dei costi legato ad una gestione non corretta della patologia.

Come si interviene per aiutare il Paziente a gestire il proprio percorso di cura?

Ci sono molte ragioni per cui un paziente decide di essere non aderente alla propria terapia:  stanchezza, stress, dimenticanza, noncuranza, bassa risposta alla terapia o semplicemente irresponsabilità. Nonostante gli sforzi degli operatori sanitari per accrescere la consapevolezza e formare pazienti più qualificati e motivati, garantire la conformità al trattamento nel corso della terapia è un fattore che troppo spesso ne determina il successo.

Si interviene dunque tramite una serie di azioni che da un lato contribuiscano all’educazione del paziente all’utilità dei farmaci, alle conseguenze di una scarsa o addirittura nulla aderenza terapeutica e in generale una maggiore consapevolezza sulla propria patologia.

La tecnologia, grazie all’uso di promemoria, al supporto informativo, ai tutorial, soprattutto nell’ambito dei programmi di supporto al paziente, si sono dimostrati mezzi efficaci negli scorsi anni.

Durante l’emergenza Covid-19, è risultato però evidente come l’innovazione e le tecnologie avanzate stiano trasformando il mondo della sanità.

Per analizzare l’ampiezza di tale trasformazione è importante considerare l’impatto e le esperienze di tutti i soggetti interessati, a partire dall’operatore sanitario, ma soprattutto dal paziente. In questo post, abbiamo deciso di esaminare il punto di vista del paziente sul ruolo della tecnologia nel suo percorso di cura e su ciò che è necessario per migliorare la sua qualità della vita.

Il ruolo della tecnologia

Sono numerose le applicazioni che aiutano a tenere traccia dei sintomi e inviare aggiornamenti al team di assistenza. Tali soluzioni si sono rivelate estremamente utili, soprattutto nel monitoraggio di patologie neurologiche (come il Parkinson) o psichiatriche (come la depressione), ma anche per altre malattie croniche (come l’ipertensione, il diabete o la BPCO).

Con riferimento ai disturbi neurologici, basti pensare che, durante le visite in presenza, i medici possono disporre di un notevole set di informazioni da integrare alla fase di valutazione dei sintomi del paziente (ad es. nel caso di tremori o sindrome post-traumatica). Durante le visite (che di norma hanno luogo solo una volta ogni sei mesi), talora, i criteri di valutazione sono molto soggettivi e spesso legati a ciò che si vede in quello specifico momento. Con le app di monitoraggio, il team di assistenza riceve invece aggiornamenti frequenti sui sintomi (ad es. sui tremori), su cosa stanno inducendo e su come si sono evoluti. Idealmente, queste informazioni possono essere collegate a ulteriori indicatori che forniscano riferimenti su aspetti comportamentali (come ad es. lo sport, i livelli di stress, l’alimentazione ecc.) collaterali alla terapia farmacologica.

La tecnologia permette quindi ai medici di avere molte più informazioni sull’evoluzione dei sintomi del paziente.

I fattori chiave per una implementazione di successo sono:

  1. la tecnologia deve essere facile da usare. Se ci vuole troppo tempo per imparare a usare un dispositivo o un’applicazione, se è troppo complicato o se è scomodo, molti pazienti si arrenderanno abbastanza rapidamente;
  2. è necessario educare i pazienti e coinvolgerli davvero: anche se il processo di apprendimento non è immediato, la comunicazione sarà un punto cruciale (ad es. comunicare perché è necessario e cosa si otterrà utilizzando la tecnologia, raccontare come li aiuterà e, con le sperimentazioni cliniche, come aiuterà gli altri…);
  3. in taluni casi, è fondamentale coinvolgere il circolo di cura ossia le persone, coniugi, figli adulti, fratelli o infermieri in visita, che hanno tutti bisogno di sapere come navigare in queste tecnologie per poter aiutare i pazienti;
  4. garantire la privacy dei dati. Qualsiasi nuova tecnologia deve presupporre la compliance alle normative e adeguate informative su ciò che viene fatto per mantenere sicuri i dati dei pazienti.

 

Le tecnologie predittive e l’Intelligenza Artificiale al servizio dell’aderenza alla terapia

I dati raccolti grazie a queste tecnologie sono fondamentali per poter aiutare il paziente cronico con tecniche predittive. Infatti, partendo dal presupposto che è probabile che:

  • il comportamento futuro di un individuo sia coerente con il suo comportamento passato,
  • il comportamento di una classe omogenea di individui è spesso paragonabile,
  • un fattore di perturbazione agisce in maniera differente su gruppi differenti di individui (quanto tempo impiega un paziente per somministrare la dose, variazioni nell’ora del giorno in cui somministrare o quanto tempo dopo l’ora dell’allarme somministrano, combinati con informazioni come la durata dello studio e l’area della terapia)
  • un evento è spesso anticipato da una serie di segnali “minori”
  • gli operatori, grazie all’intelligenza artificiale, possono prevedere l’adesione e persino la probabilità che un paziente abbandoni la propria terapia con elevata precisione.

Utilizzando il giusto set di dati sul comportamento del paziente rispetto all’assunzione della terapia, è possibile costruire un modello predittivo capace di:

  • fornire una previsione binaria per determinare se un paziente sarà al di sopra o al di sotto di una particolare soglia di aderenza alla fine del trattamento;
  • prevedere l’effettiva aderenza del paziente alla fine del trattamento;
  • valutare se l’aderenza può essere utilizzata come un buon indicatore predittivo della probabilità di abbandono.

I modelli funzionano con un’accuratezza fino all’88% nel predire sia una soglia di aderenza binaria che l’effettiva aderenza finale di un paziente utilizzando solo 14 giorni di dati e, sorprendentemente, l’accuratezza dei modelli che utilizzano solo cinque giorni di dati è di circa 80 %.

La capacità di prevedere con precisione l’aderenza di un paziente apre una serie di opportunità per ridurre i rischi durante studi clinici o durante le terapie croniche. Ciò infatti consente di migliorare:

  • le strategie di randomizzazione, ossia la comprensione di quanto è probabile che un paziente sia coinvolto offre agli operatori l’opportunità di valutare quali azioni intraprendere. I criteri di ammissibilità ad uno studio possono ad esempio essere adattati per arruolare solo i pazienti che hanno maggiori probabilità di aderire o, in alternativa, le informazioni possono essere utilizzate per stratificare adeguatamente i pazienti.
  • il supporto specifico al paziente: se gli operatori sono in grado di essere informati su quali pazienti hanno maggiori difficoltà a rimanere in linea con il loro trattamento, possono fornire ulteriore supporto e formazione a questi pazienti e monitorare il loro comportamento, ottenendo informazioni su qualsiasi potenziale problema di aderenza in tempo reale.

 

Tutto ciò consente di creare interventi personalizzati sul paziente, di fornire supporto e incoraggiamento a coloro che ne hanno più bisogno, di orientare gli sforzi sui pazienti più bisognosi, ottimizzando il tempo degli operatori senza disperdere risorse.

 

Il ruolo di Qwince

Oggi più che mai la presa in carico del paziente e il suo supporto sono rilevanti.

Qwince ha deciso di lavorare con i propri clienti per esplorare i modi in cui l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico possono cambiare il modo in cui conduciamo gli studi clinici e il supporto al paziente cronico.

Per questo abbiamo realizzato .FARMA e abbiamo stretto una partnership strategica con AiCure. Contattaci quindi per saperne di più.

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