Entro il 2050, il numero di persone con il diabete a livello globale potrebbe superare quota 1,3 miliardi, una crescita che evidenzia l’urgenza di soluzioni innovative per la gestione di questa condizione cronica. Le tecnologie di salute digitale stanno emergendo come strumenti strategici per affrontare questa sfida, con l’intelligenza artificiale (Ai) che gioca un ruolo chiave nel miglioramento dell’efficienza e dell’efficacia dei trattamenti. In particolare, questa tecnologia consente un’analisi avanzata dei dati provenienti da dispositivi indossabili e registri sanitari, offrendo raccomandazioni personalizzate che possono supportare sia i pazienti sia i professionisti sanitari. Inoltre, l’Ai favorisce l’engagement dei pazienti, un elemento nodale per migliorare l’aderenza terapeutica.
Studi scientifici recenti, come quello pubblicato su Nature Partner Journals nel gennaio di quest’anno, mostrano che piattaforme integrate con Ai possono aumentare in modo rilevante l’aderenza ai trattamenti, oltre a migliorare metriche cliniche come il time in range (il tempo in cui il livello del glucosio nel sangue resta entro un intervallo target stabilito) nei pazienti con diabete di tipo 2 o con prediabete. Queste soluzioni non si limitano al monitoraggio, ma offrono supporto continuo per promuovere comportamenti salutari, dando al paziente un ruolo attivo nel proprio percorso di gestione sanitaria.
Nello specifico, è stato valutato l’impatto dello strumento digitale January V2, che combina monitoraggio glicemico continuo (CGM) e algoritmi predittivi per migliorare il controllo glicemico e supportare la perdita di peso. Questa app per dispositivi mobile sfrutta un modello di intelligenza artificiale basato sul digital twin, che simula le risposte metaboliche individuali e consente di ricevere raccomandazioni adattive senza la necessità di un monitoraggio costante tramite esami strumentali specifici. I risultati rilevano un miglioramento del time in range dal 74,7% all’85,5% per le persone senza diabete, e dal 49,7% al 57,4% per chi ha il diabete di tipo 2, con un correlato calo medio di peso di 1,5 kg in poco più di un mese.
Prevedere la risposta dell’organismo grazie ai modelli Ai
Una delle caratteristiche della piattaforma January V2 è l’integrazione del già citato digital twin, un modello virtuale personalizzato costruito utilizzando dati raccolti attraverso sistemi di monitoraggio della glicemia e della frequenza cardiaca. Così si possono simulare le risposte metaboliche e fisiologiche a diversi alimenti e attività, rendendo possibili raccomandazioni personalizzate e riducendo i costi a carico delle aziende sanitarie. L’uso di algoritmi predittivi permette, infatti, di stimare i livelli di glucosio basandosi su dati storici e comportamentali, offrendo un vantaggio competitivo per gli operatori sanitari e per le aziende che cercano di differenziarsi in un mercato sempre più competitivo. L’app fornisce feedback in tempo reale e raccomandazioni adattive, rendendo l’esperienza più coinvolgente e sostenibile, elementi cruciali per migliorare la costanza e l’impegno diretto del paziente. Un altro aspetto interessante per le aziende è rappresentato dalla capacità dell’app di ridurre le barriere economiche e logistiche associate al monitoraggio glicemico tradizionale.
Con l’adozione crescente di modelli di business basati su abbonamento, strumenti come January V2 offrono non solo benefici agli utilizzatori, ma anche opportunità di monetizzazione per i fornitori di servizi digitali. L’algoritmo Food Detect, una funzione innovativa dell’app, identifica le scelte alimentari analizzando variazioni simultanee della glicemia e della frequenza cardiaca. Questo sistema non solo migliora la precisione del monitoraggio, ma incoraggia anche comportamenti alimentari più sani, rafforzando l’adesione al programma. Inoltre, grazie a un database che include oltre 32 milioni di alimenti, l’app propone alternative alimentari a basso impatto glicemico, fornendo uno strumento pratico per prendere decisioni alimentari informate. Questo approccio è particolarmente rilevante in un contesto di crescente domanda per soluzioni di prevenzione personalizzate e accessibili.
I modelli di business per migliorare l’engagement delle persone con cronicità
Dal punto di vista strategico, January V2 si inserisce in un ecosistema digitale più ampio dove l’Ai viene utilizzata per creare valore non solo per il paziente, ma anche per i sistemi sanitari e le aziende tecnologiche.
La capacità di integrare dati provenienti da dispositivi indossabili, comportamenti dell’utente e algoritmi predittivi crea una piattaforma versatile e scalabile. Questo modello rappresenta un esempio di come l’innovazione tecnologica possa affrontare sfide globali, di cui il diabete è solo un esempio, migliorando al contempo l’efficienza operativa e riducendo i costi associati alla gestione delle malattie croniche. Lo studio condotto su questa piattaforma digitale evidenzia anche l’importanza dell’engagement: gli utenti più attivi, definiti power users, hanno registrato i migliori risultati sia in termini di time in range sia di perdita di peso, sottolineando il ruolo cruciale della continuità nell’utilizzo della piattaforma. Questo dato è particolarmente significativo per le aziende che sviluppano soluzioni digitali, poiché dimostra che l’investimento in funzionalità di engagement può tradursi direttamente in migliori risultati clinici e commerciali.
Soluzioni simili possono essere applicate ad altre patologie croniche, come ipertensione, malattie cardiovascolari e obesità. Per esempio, piattaforme basate sull’intelligenza artificiale possono monitorare costantemente i parametri di pressione sanguigna e fornire avvisi predittivi ai pazienti ipertesi, aiutandoli a prevenire crisi potenzialmente gravi.
