L’innovazione è il fattore trainante del valore a lungo termine per gli investitori: nel settore sanitario l’utilizzo di tecnologie avanzate in grado di migliorare la diagnosi delle malattie, le procedure chirurgiche e i risultati degli interventi, è in grado anche di generare opportunità di investimento durature di lungo periodo.

Matt Reynolds, Investment Director di Capital Group

A spiegare quali sono gli sviluppi più interessanti in quest’ambito è Matt Reynolds, Investment Director di Capital Group che sottolinea: «La tecnologia e le scoperte nel campo dell’analisi dei dati, dell’AI e dell’apprendimento automatico stanno già influendo positivamente sul settore sanitario».

Diagnosi delle malattie

I progressi compiuti nel campo dell’analisi dei dati hanno favorito l’adozione di tecnologie più avanzate di sequenziamento dei geni. «Una di queste tecnologie è il sequenziamento in parallelo (NGS, Next-Generation Sequencing), che è in grado di esaminare centinaia di sequenze mirate in parallelo, a differenza dei metodi tradizionali che possono analizzare solo un numero ridotto di target (di solito inferiore a 20)», precisa Reynolds.

Trattamenti farmacologici

Lo sviluppo di farmaci è un altro segmento del settore sanitario che sta beneficiando enormemente dell’impiego della tecnologia. «Al momento» spiega Reynolds «si prevede che oltre il 90% di tutti i farmaci sperimentali presenti nelle relative pipeline di sviluppo non andrà a buon fine. Per migliorare questo aspetto, numerose società farmaceutiche stanno costruendo database di genetica associando gli esomi sequenziali (un esoma è costituito da tutti gli esoni di un genoma, che sono le porzioni codificanti dei geni, ndr) e le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti. Un approccio adottato da Regeneron Pharmaceuticals è stato quello di ricostruire la propria infrastruttura di dati, migrando tutti i dati nel cloud. Grazie a ciò sono riusciti a ridurre il tempo necessario per eseguire le query sull’intero set di dati passando da 30 minuti a meno di tre secondi».

Procedure chirurgiche

Secondo i dati del National Library of Medicine, circa un paziente su otto, sottoposto a intervento chirurgico, tende a presentare complicazioni postoperatorie. Tali complicazioni non solo rappresentano un onere fisico e finanziario per i pazienti, ma anche per il sistema sanitario, sotto forma di consultazioni ed esami ripetuti. In quest’ambito l’uso dell’AI può fare la differenza. «L’abbinamento tra l’analisi dei dati, l’AI e l’apprendimento automatico con la chirurgia robotica potrebbe aprire la strada a interventi più sicuri e di successo. Intuitive Surgical, ad esempio, ha integrato big data e IA per analizzare i dati raccolti in seguito a oltre 12 milioni di interventi eseguiti dai loro sistemi di chirurgia robotica da Vinci», conclude Reynolds. «Gli effetti positivi delle soluzioni innovative basate sulle scoperte nel campo dell’analisi dei dati, dell’AI e dell’apprendimento automatico sono già visibili oggi nell’iter sanitario dei pazienti. Eppure, vi sono margini di ulteriore crescita, visto che la spesa per la tecnologia dell’informazione (IT) in percentuale dei ricavi complessivi è relativamente bassa».