Colmare il divario tra scienza dei dati e medicina
Anche dopo gli studi clinici, non c'è mai la certezza al 100% della sicurezza e dell'efficacia dei nuovi farmaci. L'ETH Methodds offre soluzioni analitiche personalizzate e servizi specialistici nel settore sanitario per questo problema.
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![Opere d'arte prodotte dall'intelligenza artificiale DALL-E](/de/wirtschaft/industry/news/data/2023/02/die-kluft-zwischen-datenwissenschaft-und-medizin-schliessen/_jcr_content/articleLeadImage/image.imageformat.carousel.58210342.jpg)
L'industria farmaceutica sviluppa costantemente nuovi farmaci per alleviare - e idealmente curare - le malattie. Gli studi clinici possono rivelare in una certa misura gli effetti collaterali o le interazioni, ma i test sono limitati. Tuttavia, i dati del mondo reale, come le cartelle cliniche elettroniche o i dati delle richieste di rimborso, aiutano a valutare meglio la sicurezza, i potenziali danni e l'efficacia dei farmaci - ed è proprio questo il punto di forza di Methodds. Abbiamo parlato con i co-fondatori di Methodds, Stefan Weiler e Adrian Martinez de la Torre, per saperne di più sulla loro tecnologia e su ciò che hanno in programma per il prossimo futuro.
Per chi avete sviluppato questa soluzione?
Essendo personalizzata, la nostra soluzione può essere utilizzata da un'ampia gamma di clienti B2B. Offriamo le nostre soluzioni analitiche ad aziende farmaceutiche, autorità di regolamentazione o ospedali. Anche le società di private equity o i fondi di investimento possono utilizzare le nostre soluzioni, poiché spesso hanno in portafoglio diverse aziende mediche e devono valutare il potenziale e/o il rischio di un particolare farmaco in fase di sviluppo.
Perché avete sviluppato questa combinazione di dati e medicina?
Gli studi clinici sono condotti in un ambiente molto controllato. Pertanto, alcuni gruppi di persone, come le donne in gravidanza, le persone con disabilità o le persone multimorbide con diverse malattie concomitanti, sono solitamente esclusi dagli studi. Inoltre, questi studi sono spesso condotti solo nei Paesi occidentali o sono (intenzionalmente o meno) fortemente orientati verso gli uomini. Con l'avvento delle cartelle cliniche elettroniche di grandi dimensioni e lo sviluppo dell'apprendimento automatico, ora possiamo studiare come vengono utilizzati i farmaci a livello di un'intera popolazione. In pratica, ciò significa che possiamo studiare la sicurezza e l'efficacia di un farmaco in una percentuale molto più ampia della popolazione che non è stata inclusa negli studi clinici. Possiamo sviluppare nuovi metodi per individuare combinazioni dannose che non erano state riconosciute in precedenza, oppure possiamo valutare l'efficacia dei farmaci commercializzati. A volte riusciamo anche a capire quando i farmaci hanno effetti collaterali positivi che in precedenza non erano stati rilevati.
![I nostri metodi](/de/wirtschaft/industry/news/data/2023/02/die-kluft-zwischen-datenwissenschaft-und-medizin-schliessen/_jcr_content/wide_content/image/image.imageformat.1286.307615429.jpg)
"Possiamo valutare i potenziali rischi e benefici di farmaci e dispositivi medici attraverso un approccio olistico combinato con tecniche innovative".Stefan Weiler, co-fondatore di Methodds
In che modo la vostra tecnologia combina scienza dei dati e medicina?
Aiutiamo le aziende a garantire che i loro farmaci raggiungano il loro pieno potenziale. A seconda del caso, utilizziamo diversi database o combinazioni di fonti di dati provenienti da diversi Paesi e installazioni, come ospedali e autorità regolatorie. Questi database sono per loro natura molto complessi e contengono un'enorme quantità di informazioni diverse, come diagnosi mediche, risultati di laboratorio o prescrizioni mediche. Noi di Methodds utilizziamo la nostra tecnologia e la nostra esperienza medica per riunire tutto in un insieme coerente. Utilizziamo metodi statistici tradizionali, modelli all'avanguardia di apprendimento automatico e intelligenza artificiale insieme a una profonda esperienza medica, combinando tutti gli strumenti e le conoscenze disponibili per fornire la soluzione migliore in modo interpretabile. Oggi disponiamo di computer sufficientemente potenti e di modelli avanzati di intelligenza artificiale per svolgere questo compito. Una volta raccolti tutti i dati, possiamo rivedere i risultati in medicina e verificarne la plausibilità. In questo modo, colmiamo il divario tra scienza dei dati e medicina, offrendo soluzioni analitiche personalizzate e servizi specialistici in ambito sanitario.
![I dati](/de/wirtschaft/industry/news/data/2023/02/die-kluft-zwischen-datenwissenschaft-und-medizin-schliessen/_jcr_content/wide_content/image_1649710893/image.imageformat.1286.956683636.jpg)
"Crediamo che questi nuovi metodi, che combinano i dati del mondo reale e l'apprendimento automatico con le competenze mediche, cambieranno il paradigma della pratica clinica".Adrian Martinez de la Torre, cofondatore di Methodds
Quando sarete pronti ad espandere e sviluppare il prodotto con i primi clienti?
Abbiamo fondato l'azienda nel 2022. Stiamo cercando progetti e collaborazioni all'interno dell'industria farmaceutica per definire meglio le loro esigenze e offrire le nostre soluzioni. Vorremmo anche esplorare progetti con fondi di investimento. Siamo interessati a discutere con tutti gli attori del settore sanitario. Riteniamo che questi nuovi metodi che combinano i dati del mondo reale e l'apprendimento automatico con le competenze mediche per valutare i potenziali rischi o benefici dei dispositivi medici porteranno a un cambiamento di paradigma nella pratica clinica. Tutti gli attori del settore sanitario stanno già raccogliendo dati - alcuni sono persino obbligati per legge a farlo - ed è qui che possiamo fornire un valido supporto nell'interpretazione dei dati. Il nostro obiettivo è migliorare l'uso terapeutico dei farmaci e ridurre al minimo i potenziali danni, a beneficio dell'intera società.
![Team](/de/wirtschaft/industry/news/data/2023/02/die-kluft-zwischen-datenwissenschaft-und-medizin-schliessen/_jcr_content/wide_content/image_1946857382/image.imageformat.1286.1696591301.jpg)
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