“In Italia sono state censite e registrate circa 15mila startup innovative, 170 incubatori, il 77% si occupano di servizi, il 18% nell’area manifatturiera, il 4% nel commercio e circa l’1% nella chimica/pharma. Nelle startup lavorano circa 60mila dipendenti. C’è molto fermento, energia competenza, ma si cresce poco e troppo lentamente. Queste imprese sono il futuro della demografia d’impresa, quindi dobbiamo farle crescere anche mettendole in contatto con le imprese di maggiori dimensioni, oltre che con la finanza. Sono limiti superabili: ridurre una politica troppo frammentata, stimolare competenze dei team manager non sempre adeguate, far crescere servizi professionali qualificati, investire risorse nella fase iniziale ad alto rischio e agire sulla comunicazione tra grandi e piccoli”. Lo sottolinea Andrea Bairati, Presidente dell’Airi, Associazione Italiana per la Ricerca Industriale, aprendo i lavori del tavolo di confronto “MidSummer School 2022 – Disruptive technology e medicina di precisione”, organizzato da Motore Sanità con il contributo di Technogenetics, Abbott, Becton Dickinson, Siemens Healthineers e Stago Italia.
Le startup, secondo Marco Knaflitz, responsabile dell’Ingegneria clinica presso il Politecnico di Torino, sono “imprese giovani ad alto contenuto tecnologico ed innovativo, con forti potenzialità di crescita. Però – sottolinea – devono possedere delle caratteristiche ben precise per decollare e portare alla società il loro progetto per il quale si sono costituite, altrimenti rischiano di fallire nel loro intento”.
“Nel futuro le giovani generazioni faranno fatica a lavorare nelle grandi aziende e nelle pubbliche amministrazioni – aggiunge Antonella Levante, vice president di Iqvia, azienda globale di big data clinici e sanitari – quindi se non si trova un modello paese Italia che sfrutti le migliori energie che sono quelle che spesso dal Politecnico finiscono nelle startup, sarà una gravissima perdita. Questo significa però lavorare in patti chiari, trasparenti di partecipazione che non sono semplicemente punteggi nei consorzi che spesso sono difficili da portare a termine. Pertanto bisogna guardare a un modello che vada oltre il Pnrr. La spinta vera verrà dalla capacità delle startup di trovare dei grandi partner che assicurino la solidità finanziaria e operativa per portare l’innovazione sul mercato”.
“Se dobbiamo garantire una medicina e una gestione del percorso di cura diversa per i nostri figli – sottolinea Ettore Simonelli, Senior Digital Health Direzione Prodotti Sanità Engineering – è necessario che ci sia una sinergia tra tutti i componenti”.
“Nell’ultimo decennio, il numero di dati sanitari e omici generati e archiviati è cresciuto in modo esponenziale e l’intelligenza artificiale sta diventando fondamentale per estrarre informazioni da questa enorme mole di dati, trovare schemi, costruire modelli predittivi ed eseguire simulazioni – argomenta Alessandra Poggiani, director of Administration Human Technopole – L’intelligenza artificiale fornisce infatti una serie di potenti strumenti per gestire la complessità dei sistemi biologici, identificando regolarità nascoste e segnali predittivi. Modelli di deep learning sono già applicati per l’elaborazione di sequenze di Dna, immagini di microscopia e strutture 3D delle proteine, ma nel prossimo futuro saremo in grado di costruire modelli di sistemi biologici ancora più complessi e su larga scala, basandosi sui dati di cellule e tessuti dei singoli pazienti. In prospettiva, grazie alla capacità di “simulare” in-silico gli esperimenti, sarà possibile consentire una validazione delle ipotesi molto più rapida: l’intelligenza artificiale guiderà la progettazione sperimentale, ma soprattutto consentirà di tarare sempre più le cure mediche sulle specifiche esigenze del singolo paziente”.
