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Per IBM la Svizzera è una piazza importante per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale

Il Report biotech Svizzera di quest’anno, redatto dalla Swiss Biotech Association, delinea una nuova decade in cui nel campo delle life science la Svizzera potrà contare su un ampio ecosistema in cui le aziende biotech potranno prosperare. Axel Nemetz, capo di IBM Life Sciences Switzerland, parla con Switzerland Global Enterprise dell’AI nelle life science e delle ragioni per cui la Svizzera è il posto migliore in cui sviluppare queste tecnologie.

IBM Svizzera
IBM Research GmbH a Rüschlikon, Svizzera

Già da molto tempo IBM è un importante investitore straniero in Svizzera. Cosa rende la Svizzera un buon territorio in cui stabilire un centro di ricerca?

La filiale svizzera di IBM è stata fondata nel 1927, mentre il nostro laboratorio di ricerca è stato aperto nel 1956 nell’area metropolitana di Zurigo. Al momento di decidere un luogo al di fuori degli USA in cui aprire un laboratorio di ricerca, la Svizzera è stata la prima scelta grazie alla stabilità del suo ambiente economico, all’elevato livello di istruzione, alla capacità di attrarre talenti da tutto il mondo e alla sua posizione geografica nel cuore dell’Europa.

Al giorno d’oggi, IBM ha 19 punti di ricerca in tutto il mondo, ma in nessuno di questi laboratori ci sono stati così tanti vincitori del premio Nobel come nello stabilimento di Rüschlikon. Georg Bednorz, Gerd Binnig, Karl Alexander Müller e Heinrich Rohrer hanno ricevuto il premio Nobel per aver lavorato con IBM al microscopio a scansione a effetto tunnel, che permette di fornire le immagini dei singoli atomi, e per la scoperta della superconduttività ad alte temperature, che permette un utilizzo più accurato dell’energia. Sicuramente è stato possibile raggiungere questi risultati anche grazie alla solida infrastruttura e agli altri numerosi vantaggi che offre la Svizzera.

Che valore aggiunge la Svizzera a IBM come location per le tecnologie emergenti?

Oltre ad essere il luogo da cui sono emersi 4 premi Nobel, il nostro laboratorio di Rüschlikon ha assunto il ruolo di centro di coordinamento globale delle nostre attività di ricerca in security, blockchain e Internet of Things. Inoltre, il centro collabora con rinomate università come l’ETH e l’EPFL.

Riteniamo la Svizzera interessante soprattutto perché ci consente di stare a contatto diretto con le sedi centrali non solo di aziende biofarmaceutiche, ma anche di banche, compagnie assicurative, aziende alimentari e di tecnologie di assemblaggio, tutte leader a livello mondiale. È un terreno fertile per lo sviluppo di nuove tecnologie insieme a queste aziende, restando al fianco dei nostri clienti e in stretta collaborazione con la ricerca universitaria.

Riguardo all’AI e alle life science, quali ritiene siano le tendenze più presenti in Svizzera?

Il sistema legislativo svizzero e l’approccio improntato al buon senso che caratterizza le procedure amministrative in questo Paese permettono di allestire con rapidità progetti pilota in cui è previsto l’utilizzo di nuove tecnologie. Si pensi all’app Medgate, un “dottore che fornisce servizi di consulto a distanza in un’app”.

Medgate è stata sviluppata qui in Svizzera ed è ora fornitore leader di servizi sanitari digitalizzati a distanza, con una reputazione ormai riconosciuta in tutto il mondo.

La vicinanza geografica con aziende innovatrici come Medgate ci permette di sviluppare nuove tecnologie con maggiore rapidità. Medgate e IBM hanno sviluppato insieme un algoritmo basato sull’intelligenza aumentata per l’identificazione a distanza di situazioni mediche critiche.

A livello macroscopico, la tendenza maggiore che possiamo osservare in Svizzera nel settore sanitario e delle life science è il tentativo di rendere maggiormente accessibili dal punto di vista economico i servizi sanitari di alta qualità. È una tendenza di carattere globale che spesso include i vantaggi di nuove tecnologie quali intelligenza artificiale, blockchain e robotica. Negli altri Paesi possiamo osservare grosso modo lo stesso fenomeno, che riteniamo essere uno dei fattori chiave per il cambiamento e per una potenziale innovazione radicale all’insegna della tecnologia nell’ambiente sanitario.

Grandi aziende tecnologiche come IBM, Alphabet, Apple, Samsung e Amazon stanno entrando nel settore sanitario. Allo stesso tempo, aziende farmaceutiche tradizionali come Novartis e Roche stanno acquisendo capacità tecnologiche. Nell’era digitale i vari settori tendono a sfumare l’uno nell’altro. Vi considerate innovatori radicali del settore sanitario?

Ci consideriamo dei “facilitatori”. Certo, a volte lo sviluppo delle nostre tecnologie può portare a una “disruption”. In ogni caso, dato che IBM si concentra sulle relazioni B2B, sono principalmente i clienti ad alzare il livello di disruption. Inoltre, le innovazioni davvero radicali sono spesso il risultato di collaborazioni tra vari stakeholder.

Nel settore sanitario e delle life science, al momento stiamo assistendo solo alle prime forme di collaborazione tra stakelholder, spesso attivate da finanziatori. Ne è un esempio il portale elettronico per la registrazione di dati medici della “Techniker Krankenkasse (TK)”. La TK ha avviato questo modello per consentire ai pazienti di avere un accesso più rapido ai dati sanitari in caso di emergenza o quando ci si fa visitare da un nuovo professionista del settore.

L’approccio della TK è stato rapidamente assimilato dai pazienti e oggi, a un anno dall’attivazione, include già numerosi operatori che caricano automaticamente i propri dati sul portale. Storie come questa possono innescare una reale e radicale innovazione nel settore sanitario.

Può parlarci di qualche progetto attuale e alcuni casi d’uso di IBM nel biotech?

Stiamo lavorando ad esempio alla modellizzazione dei prezzi, alla diagnostica applicata, alla progettazione dei protocolli clinici, al Clinical Trial Matching e altro ancora, sia da soli che in collaborazione con altri partner.

Le sfide legate alla ricerca del personale e modifiche ai protocolli possono causare ritardi o insuccessi nei studi. Si tratta di problemi che spesso risalgono alla fase di progettazione dello studio stesso. IBM Study Advance può aiutare a superare questo inconveniente. Il sistema è concepito in modo tale da ottimizzare il processo di sviluppo del protocollo fornendo sia la potenza dell’analisi e della comprensione dei dati per un processo decisionale informato, sia una piattaforma di collaborazione che migliora il livello generale di efficienza.

Il Clinical Trial-Matching può abbreviare le tempistiche di sviluppo dei farmaci, di solito piuttosto lunghe. Abbiamo inoltre sviluppato uno strumento che ottimizza la procedura di ricerca volta a delineare un elenco di test clinici per un potenziale paziente.

Per quanto riguarda i prezzi, abbiamo sviluppato algoritmi intelligenti che permettono alle aziende farmaceutiche e biotech di modellizzare l’impatto di nuovi prodotti e la perdita di esclusività.

Da ultima, ma non meno importante, vorrei menzionare la diagnostica applicata. Ad esempio, stiamo lavorando a stretto contatto con aziende farmaceutiche, biotech e di diagnostica per riuscire a prevedere meglio l’impatto del dosaggio di insulina sul livello di glicemia nel sangue del paziente, allo scopo di ridurre le complicazioni a medio termine legate al diabete e migliorare la qualità della vita del paziente.

Su quali applicazioni AI nei servizi sanitari ha deciso di concentrarsi IBM e perché?

L’ambiente dei servizi sanitari è complesso, non solo per via della complessità in sé delle malattie e delle cure, ma per la necessità di una coordinazione ben orchestrata tra diversi stakeholder in un ambito altamente regolamentato.

Se suddividessimo l’evoluzione dell’AI in tre fasi, ossia la fase di AI ristretta, di AI estesa e di AI rivoluzionaria, ora ci troveremmo nella prima. Questo implica che ci stiamo concentrando sulle aree più promettenti in cui è coinvolto un numero limitato di stakeholder.

Ne è un esempio la nostra collaborazione nel campo della diagnostica per immagini con Guerbet, azienda con sede in Francia ma che ha una filiale a Zurigo, per la diagnosi e la cura del cancro mediante l’utilizzo di risonanza magnetica e TAC. Un altro esempio è la nostra collaborazione con Medtronic, azienda statunitense che ha il proprio quartier generale europeo nel Canton Vaud, per migliorare la convivenza con il diabete grazie alla potenza dei nostri strumenti di computing cognitivo.

Infine, stiamo lavorando anche su tematiche di carattere etico legate all’AI, affrontando argomenti come responsabilità, allineamento dei valori, “spiegabilità”, correttezza e diritti di utilizzo dei dati.

Parliamo della piattaforma di servizi sanitari IBM Watson: dov’è secondo lei il futuro di questo business? Inoltre, IBM sta progettando di sviluppare altri sistemi basati sull’AI per altre tecnologie come proteomica, metabolomica e trascrittomica?

In effetti stiamo collaborando con gli Ospedali universitari di Ginevra, che stanno utilizzando la nostra soluzione IBM Watson for Genomics® per fornire cure oncologiche personalizzate. A questo proposito vorrei citare una problematica ancora attuale, ossia il fatto che lo scambio di dati, a volte anonimizzati o pseudonimizzati, tra gli operatori e con i finanziatori e i pazienti non è ancora sufficiente.

Si tratta di una sfida fondamentale che stiamo tentando di affrontare con la nostra piattaforma Open Health, che permette a vari stakeholder di tutto il settore di archiviare, scambiare ed elaborare dati in un ambiente sicuro e regolamentato. Pensiamo che questo sia un ulteriore passo in avanti da compiere prima di passare dall’AI ristretta o estesa a quella rivoluzionaria nell’ambiente sanitario.

In base all’esperienza di IBM, quanto è progredito il livello di utilizzo dei Real World Data (RWD) in medicina e qual è il ruolo di IBM nell’elaborazione di questo tipo di dati?

Si tratta di un ambito molto richiesto. Le aziende farmaceutiche e biotech sono molto interessate a comprendere meglio percorsi clinici che possano apportare innovazione basata sugli RWD. In altri casi è previsto l’utilizzo combinato di dati di sperimentazione clinica e RWD per accelerare il processo decisionale. Prenderei come esempio un documento congiunto redatto da Roche e IBM e pubblicato in Nature Medicine (vol. 25, gennaio 2019, 57-59) lo scorso anno. Nel documento si prende in esame la previsione dei rischi precoci di malattie renali croniche in pazienti con il diabete mediante l’uso dei Real World Data.

Quest’intervista è stata condotta da Sirpa Tsimal, Director of Investment Promotion S-GE, ed è apparsa per la prima volta nel Report biotech Svizzera 2020 “AI nelle life science: il ruolo del disruptor esterno”.

Il settore biotech svizzero

Switzerland è una delle location migliori e più innovative per la biotecnologia in Europa. Le aziende locali sono costantemente tra le migliori in diversi settori, attraendo così capitali e ricercatori da tutto il mondo.
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