Innovazioni nel Settore della Diagnostica: Relazione 2024 di Alessandra D’Amato, Angel Investor di Accelera Hub

Sono Alessandra D’Amato, Angel Investor di Accelera Hub, divisione d’ elite di IGI Investimenti Group che rappresenta oggi uno dei pochissimi acceleratori a disporre di capitali diretti da investire. Il mio obiettivo, è quello di identificare start up e PMI del settore della diagnostica, che possano risultare promettenti per l’immediato futuro. Per questo è stato doveroso approfondire le ultime evoluzioni del settore.

Il 2024 ha visto progressi significativi in questo campo, trainati principalmente dall’integrazione di tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e la realtà aumentata.

Questa breve relazione identifica le principali innovazioni e il loro impatto sul settore della diagnostica:

Intelligenza Artificiale

1. Diagnosi Automatizzata: L’AI ha rivoluzionato il processo diagnostico, permettendo analisi rapide e precise dei dati medici, attraverso algoritmi di deep learning che analizzano immagini radiologiche, risonanze magnetiche e altre scansioni con una precisione che spesso supera quella degli esseri umani. Questi sistemi non solo accelerano il processo diagnostico ma riducono anche il margine di errore.
2. Predizione di Malattie: Gli algoritmi di machine learning sono ora anche capaci di prevedere l’insorgenza di malattie, basandosi su enormi dataset di informazioni mediche. Queste previsioni permettono interventi precoci e trattamenti personalizzati, migliorando notevolmente i tassi di successo terapeutico.
3. Gestione dei Dati: L’AI facilita la gestione e l’analisi di grandi volumi di dati medici, migliorando l’efficienza operativa delle strutture sanitarie. I sistemi di intelligenza artificiale avanzati, organizzano e analizzano questi dati, fornendo insights cruciali per il miglioramento continuo dei processi clinici.

Realtà Aumentata

1. Assistenza Chirurgica: La realtà aumentata (AR) sta trasformando le sale operatorie. I chirurghi utilizzano visori AR per sovrapporre immagini alle visuali in tempo reale del paziente, migliorando la precisione delle procedure chirurgiche. Questa tecnologia riduce i rischi operatori e migliora i tempi di recupero post-operatori.
2. Formazione Medica: L’ AR offre strumenti di formazione avanzati per i professionisti sanitari, permettendo simulazioni realistiche di procedure complesse. E’ stato più volte provato che questo tipo di addestramento immersivo migliora le competenze tecniche e prepara meglio il personale medico alle situazioni reali.
3. Supporto Diagnostico: I medici utilizzano dispositivi AR per esaminare pazienti, sovrapponendo informazioni diagnostiche in tempo reale alle loro osservazioni e questa tecnologia facilita l’identificazione di anomalie, supportando decisioni cliniche più informate e rapide.

Gli esempi sopra riportati rappresentano solo una piccola parte dei benefici delle innovazioni in AI e AR, che stanno migliorando significativamente l’efficienza e la precisione delle diagnosi mediche. E’ un dato oggettivo che la diagnosi automatizzata e predittiva, permette oggi ai medici di intervenire più rapidamente e con maggiore precisione, migliorando così gli esiti per i pazienti; difatti la capacità di analizzare grandi dataset e prevedere malattie consente un approccio più personalizzato alla cura del paziente. La conseguenza è la prescrizione di trattamenti su misura basati su dati individuali, che stanno diventando la norma, riducendo effetti collaterali e migliorando l’efficacia delle terapie.

Inoltre, l’automazione e l’ottimizzazione dei processi diagnostici attraverso l’AI, hanno apportato una reale riduzione dei costi operativi delle strutture sanitarie. Anche la realtà aumentata, migliorando la precisione chirurgica e riducendo i tempi di recupero, contribuisce a ridurre i costi complessivi del sistema sanitario.

Per quanto riguarda l’introduzione di diversi macchinari rivoluzionari e tecniche di laboratorio all’avanguardia supportati dall’AI, che hanno migliorato significativamente la precisione e l’efficienza delle diagnosi mediche, possiamo citare, tra i molti:

Macchinari Diagnostici

1. Philips BlueSeal MR: Questa risonanza magnetica (MR) utilizza una tecnologia senza elio, rendendo le operazioni più sostenibili e riducendo i costi di manutenzione. La versione mobile di questo sistema permette una maggiore accessibilità agli esami di risonanza magnetica, specialmente in aree remote​ (Philips)​.
2. Somatom Pro.Pulse CT Scanner: Questo scanner CT a doppia sorgente è progettato per essere accessibile anche a strutture più piccole e rurali, offrendo fino al 20% di riduzione dei costi di ciclo di vita grazie a un sistema di raffreddamento migliorato e a un consumo energetico più efficiente. Utilizza filtri per mantenere una bassa dose di radiazioni pur garantendo un’ottima qualità dell’immagine. Con l’uso del software myExam Companion, personalizza gli esami in base ai dati dei pazienti, ottimizzando i parametri di scansione e migliorando l’efficienza operativa grazie a tecnologie assistive come la telecamera 3D per il posizionamento dei pazienti. (Siemens Healthineers Corporate Homepage)
3. Annalise Enterprise CTB: Questo strumento di supporto decisionale per la tomografia computerizzata (CT) non contrasto del cervello è progettato per rilevare fino a 130 risultati radiologici, facilitando diagnosi rapide e accurate, cruciali in situazioni di emergenza​ (annalise.ai)​.
4. Scanner CT 5300: Questo avanzato sistema di tomografia computerizzata integra l’intelligenza artificiale per migliorare l’imaging cardiaco, ridurre le dosi di radiazioni e migliorare la qualità delle immagini. È dotato del rilevatore Nanopanel Precise, progettato specificamente per la ricostruzione basata su AI, che raggiunge fino all’85% di riduzione del rumore e il 60% di miglior rilevabilità a basso contrasto. Il sistema supporta una strategia “CT-first” per la diagnosi delle malattie coronariche, semplificando i processi per radiologi e tecnici automatizzando molti compiti​ (Philips)​​
5. Naeotom Alpha Photon-Counting CT Scanner: La versione VB10 di questo scanner introduce nuove funzionalità per l’imaging cardiaco, migliorando le prestazioni nella scansione di cuori con stent o calcificazioni estese e fornendo informazioni spettrali dettagliate. Siemens prevede di espandere questa tecnologia a un miliardo di pazienti entro il prossimo decennio.
6. GI Genius di Cosmo Artificial Intelligence: Questo modulo AI è utilizzato in endoscopia per rilevare polipi durante le colonscopie, migliorando la precisione e la velocità della diagnosi del cancro del colon​ (FDA)​.
7. Acuson Maple Ultrasound System: Questo nuovo sistema ecografico portatile e alimentato a batteria supporta una vasta gamma di trasduttori e caratteristiche avanzate per migliorare l’usabilità e ottimizzare il flusso di lavoro. Le applicazioni basate sull’AI aumentano l’efficienza degli esami automatizzando compiti ripetitivi, come il calcolo automatico dell’età e del peso del feto in imaging ostetrico e la misurazione automatica durante gli esami ecocardiografici.
8. Butterfly iQ3 Ultrasound System: Questo sistema di ultrasuoni portatile è dotato di intelligenza artificiale che migliora l’accuratezza delle immagini diagnostiche, rendendolo ideale per l’uso in ambulatori e in situazioni di emergenza​ (FDA)​.
9. Biograph Vision.X PET/CT Scanner: Dotato di tecnologia TOF (Time of Flight) e dei rilevatori Optiso Ultra Dynamic Range (UDR), questo scanner PET/CT offre una risoluzione spaziale elevata e una migliore efficienza operativa attraverso la piattaforma AI AIDAN, che mira a velocizzare il flusso di lavoro dei pazienti​ (Siemens Healthineers Corporate Homepage)​.

Tecniche di Laboratorio

1. Analisi dei Biomarcatori Supportata da AI: L’integrazione di AI e machine learning permette l’analisi di complessi profili di biomarcatori, migliorando la precisione nella diagnosi di malattie come il cancro e contribuendo alla personalizzazione dei trattamenti​ (Med-Tech Innovation)​.
2. AI-Rad Companion: Questa piattaforma AI automatizza la segmentazione e la quantificazione di diverse anatomie e anomalie in vari esami, come la CT toracica, migliorando la consistenza e riducendo gli errori umani​ (Siemens Healthineers Corporate Homepage)​.
3. Test Point-of-Care (PoC): I dispositivi PoC continuano a evolversi, diventando più portatili e precisi. Questi strumenti permettono di eseguire test diagnostici rapidi e affidabili al letto del paziente o in contesti comunitari, migliorando la gestione delle malattie croniche e delle emergenze​ (Med-Tech Innovation)​.
4. syngo.via e syngo.Breast Care: Questi strumenti forniscono supporto decisionale interattivo e accelerano il flusso di lavoro mediante la prioritizzazione automatica dei casi e il calcolo del punteggio delle lesioni basato sull’apprendimento profondo (Siemens Healthineers Corporate Homepage)​.
5. Monitoraggio Continuo con Wearable Devices: I dispositivi indossabili per il monitoraggio continuo della salute, supportati da AI, forniscono dati in tempo reale su parametri vitali come il battito cardiaco e i livelli di glucosio nel sangue. Questi dati aiutano nella gestione proattiva delle condizioni croniche e permettono interventi tempestivi​ (Med-Tech Innovation)​.
6. Azurion 7 con FlexArm: Questo sistema per la terapia guidata da immagini offre capacità di posizionamento migliorate per un accesso più facile ai pazienti durante le procedure minimamente invasive, mirato a migliorare l’efficienza e l’efficacia di tali trattamenti​ (Philips USA)​.

In sintesi, il 2024 ha segnato un punto di svolta per il settore della diagnostica, con l’intelligenza artificiale e la realtà aumentata che giocano ruoli cruciali nel trasformare la pratica medica, divenendo un’area di interesse strategico.

Tuttavia, l’adozione dell’IA ha sollevato preoccupazioni riguardo la trasparenza e la fiducia nei sistemi AI. La mancanza di conoscenza e di formazione specifica tra i professionisti sanitari è uno degli ostacoli principali, rendendo fondamentale l’implementazione di programmi educativi e di supporto per facilitare l’integrazione dell’IA nella pratica clinica.

In Italia, il Ministero della Salute ha lavorato per migliorare la regolamentazione e l’utilizzo sicuro dei sistemi di IA nella diagnostica. Sono state proposte infrastrutture di governance e linee guida nazionali per l’integrazione dell’AI nella pratica clinica, oltre alla creazione di un osservatorio nazionale per monitorare le performance dei sistemi. Inoltre, è stato sottolineata l’importanza di studi clinici rigorosi per garantire la sicurezza e l’efficacia di tali sistemi, evitando bias di selezione e migliorando la generalizzazione degli algoritmi​.

In qualità di Angel Investor posso affermare che il settore della diagnostica rappresenta un’opportunità di investimento straordinaria: l’invecchiamento della popolazione, l’aumento delle malattie croniche e la crescente consapevolezza sull’importanza della diagnosi precoce stanno alimentando una domanda costante di servizi e tecnologie diagnostiche avanzate, offrendo un solido potenziale di ritorno sugli investimenti. Infatti, questa crescita è guidata principalmente dall’integrazione sempre più diffusa dell’AI nei settori sanitari, che, come abbiamo visto, migliora notevolmente la precisione diagnostica, l’efficienza e la capacità di gestire grandi volumi di dati medici. Inoltre, l’aumento del numero di startup nel settore della sanità digitale, accelerato dalla pandemia di COVID-19, ha contribuito ad incrementare ulteriormente il mercato​.

Il fatturato del mercato dell’AI nella diagnostica medica in Italia, ha raggiunto circa 0,8 miliardi di dollari nel 2023, con proiezioni che prevedono una crescita continua fino al 2030. Il tasso di crescita annuale composto (CAGR) per il periodo 2024-2030 è stimato intorno al 24,6%​. A livello globale, il mercato della diagnostica medica supportata dall’AI ha raggiunto un valore di 1,1 miliardi di dollari nel 2023 e si prevede che crescerà a un tasso CAGR del 25,2% fino al 2033, raggiungendo un valore di 10,6 miliardi di dollari. In Europa, l’Italia è tra i paesi chiave che adottano queste tecnologie, contribuendo alla crescita del mercato nella regione.

Investire nella diagnostica non è solo finanziariamente vantaggioso ma ha anche un impatto significativo sulla salute pubblica. Come abbiamo appurato precedentemente, la diagnosi precoce e accurata delle malattie migliora gli esiti dei pazienti, riduce i costi sanitari a lungo termine e contribuisce a una migliore qualità della vita. Gli investimenti in questo settore possono quindi avere un duplice effetto positivo: migliorare la salute pubblica e generare ritorni economici.

Gli investitori possono beneficiare, inoltre, della crescita di mercato associata alla medicina personalizzata. Infatti, la diagnostica avanzata, permette un approccio sempre più personalizzato alla medicina e grazie ai trattamenti su misura dei pazienti, attraverso l’analisi dettagliata dei dati genetici e medici individuali, consentendo l’aumento dell’efficacia delle cure e riducendo gli effetti collaterali.

Molti governi stanno implementando politiche e incentivi per sostenere l’innovazione nel settore sanitario. Le normative favorevoli e i finanziamenti per la ricerca e lo sviluppo offrono ulteriori motivazioni per investire nel settore della diagnostica.

In conclusione, questo settore, oggi più che mai, offre una combinazione unica di crescita del mercato, innovazione tecnologica, impatto sulla salute pubblica e ritorno economico.

Continuando ad analizzare e veicolare gli investimenti in tecnologie promettenti che non solo migliorano i risultati clinici ma anche l’efficienza e la sostenibilità economica delle cure sanitarie, Accelera Hub rimane all’avanguardia nell’identificare e sostenere le innovazioni che plasmeranno il futuro della medicina diagnostica e che miglioreranno sia la vita dei pazienti che le prospettive economiche degli investitori.

Alessandra D’Amato

Angel Investor Accelera Hub