La ricerca in ambito clinico è sempre più riconosciuta dalle istituzioni come uno strumento fondamentale per migliorare i servizi e stimolare innovazione e crescita economica. A questo riconoscimento fanno seguito investimenti molto ingenti volti a promuovere l’eccellenza scientifica. Tradizionalmente, tali investimenti vengono distribuiti sulla base di una valutazione della performance delle organizzazioni che fanno ricerca, per esempio le università, misurata sul numero di pubblicazioni e citazioni.
Alla base di queste metriche bibliografiche c’è la convinzione che i risultati della ricerca siano in grado di tradursi, in un futuro più o meno distante, in innovazione a favore dei pazienti e della società. Secondo questo modello, tuttavia, il percorso che porta all’effettiva generazione del valore della ricerca rimane in sottofondo e fondamentalmente inesplorato.
In epoca più recente è emersa, in ambito sanitario ma non solo, un’attenzione più forte al contesto dell’innovazione, fondato su modelli di gestione e governance della ricerca orientati maggiormente alla determinazione, da parte delle istituzioni, del grado e della direzione dell’innovazione e del processo di crescita delle competenze.
Questo cambio di prospettiva è accelerato significativamente negli ultimi quindici anni, uno sviluppo forse stimolato dalla crisi finanziaria globale che ha investito i mercati a partire dal 2008 e dalle emergenze sanitarie (ebola, covid-19) dell’ultimo decennio, che hanno messo a dura prova finanze e sistemi sanitari in tutto il mondo. Tali dinamiche hanno reso obsoleta l’idea di una ricerca che si traduce spontaneamente in valore per la società e hanno cambiato profondamente il paradigma per la governance e la valutazione della ricerca da parte delle agenzie che la finanziano. La distribuzione di fondi non dipende solamente dalla capacità di pubblicare in riviste prestigiose, ma si inserisce all’interno di percorso ben più complesso che:
- parte da una definizione strategica delle priorità di ricerca da parte delle agenzie;
- si consolida nella capacità dei ricercatori di proporre progetti di ricerca in grado di articolare in modo chiaro soluzioni e opportunità per i pazienti o per il sistema sanitario, che pongano domande effettivamente trattabili con metodologie di ricerca robuste e innovative, e che offrano una traiettoria credibile per il raggiungimento degli obiettivi prefissi;
- si concretizza in processi e meccanismi di valutazione delle proposte di ricerca robusti e riproducibili per selezionare i progetti migliori lungo tutta la filiera della ricerca traslazionale;
- identifica lacune e promuove opportunità per lo sviluppo delle competenze e professionalità necessarie a tradurre la ricerca in innovazione;
- stabilisce meccanismi per la mobilitazione delle conoscenze e delle expertise attraverso la costituzione di relazioni e collaborazioni tra ricercatori, enti no-profit, istituzioni e industria, basati su fiducia reciproca e obiettivi comuni.
In quest’ottica, la ricerca si presenta come condizione necessaria ma non sufficiente all’interno di un più ampio ecosistema dell’innovazione, costellato da competenze ancillari che complessivamente danno rilevanza e impeto alla ricerca e ai suoi risultati e che possono declinarsi in modo diverso a seconda del contesto di applicazione e gli obiettivi strategici degli investimenti.
La ricerca è una condizione necessaria ma non sufficiente all’interno di un più ampio ecosistema dell’innovazione, costellato da competenze ancillari.
Le competenze per la ricerca. Il lavoro dei ricercatori è al centro dell’ecosistema della produzione scientifica che include più attività tra loro interconnesse. Dall’ideazione e scrittura di proposte di ricerca alla partecipazione a programmi di finanziamenti che spettano al ricercatore, all’insieme di attività per tradurre i risultati della ricerca in brevetti e start-up di successo. Queste competenze si intersecano con altre attività a supporto della ricerca e che si distribuiscono lungo la filiera della produzione di conoscenza e dello sviluppo di prodotti ad alto valore aggiunto.
Finanziare la ricerca d’eccellenza applicata ai bisogni
L’esperienza dell’Aim (Artificial intelligence for multiple long-term conditions) programme, finanziato dal National institute for health and care research (Nihr) nel Regno Unito, è illustrativa di queste dinamiche. Sin dall’inizio, l’Nihr si è posto l’obiettivo specifico di finanziare la ricerca d’eccellenza applicata ai bisogni effettivi del sistema sanitario inglese e dei suoi pazienti. In linea con questi obiettivi, l’Aim programme è stato concepito per superare le criticità di sistema che limitano i servizi sanitari offerti ai pazienti con molteplici condizioni croniche.
Tali criticità – confermate attraverso un processo di consultazione con i principali stakeholder – sono relative, per esempio, alla mancanza di multidisciplinarità nella cura del paziente, alla frammentarietà delle competenze relative all’intelligenza artificiale nel sistema sanitario, all’accesso limitato e sconnesso a banche dati di buona qualità, alla scarsa consapevolezza dell’impatto sulla salute di fattori sociali (social determinants of health) e all’assenza di un ruolo per i pazienti nel definire le priorità di ricerca.
La struttura del programma e la segreteria tecnica sono stati pertanto configurati per incoraggiare collaborazioni interdisciplinari e intersettoriali (per esempio, pubblico, privato, no-profit) e per consentire la condivisione di dati, conoscenze e pratiche in questo ambito clinico relativamente recente. I finanziamenti sono stati distribuiti su diverse categorie di progetti, a seconda della maturità dei team di ricerca e dell’ambito specifico di indagine.
Per facilitare l’emergere di una comunità coesa capace, in futuro, di mobilitare prontamente la conoscenza e determinare gli standard di qualità, la segreteria ha organizzato, a partire da ancor prima del lancio del bando, numerosi eventi di networking per i gruppi di ricerca interessati e poi finanziati dall’Aim programme. Ogni evento è stato pianificato – su input dei ricercatori e delle varie comunità di utenti – attorno ad argomenti specifici quali accesso, qualità e ontologie dei dati, metodi di intelligenza artificiale e bias degli algoritmi, approcci per integrare le prospettive dei pazienti nel percorso di ricerca e sviluppo di talenti e professionalità per il futuro. Una parte dei finanziamenti ha inoltre contribuito alla creazione di una Research support facility, concepita per mettere a disposizione dell’intera comunità Aim competenze, metodologie e infrastrutture altamente specializzate relative all’intelligenza artificiale, e per raccogliere, coordinare e garantire accessibilità e sostenibilità alla proprietà intellettuale generata dai singoli progetti Aim.
Stimolare il cambiamento e consolidare l’innovazione
L’impatto del programma Aim è sostenuto, in ogni fase della sua realizzazione, da un modello gestionale incentrato su una teoria del cambiamento (theory of change) costruita e condivisa con la comunità dei ricercatori. Tale modello offre il vantaggio di rendere esplicite le ipotesi su come e perché la ricerca finanziata stimolerà il cambiamento necessario nel sistema sanitario, e di definire gli elementi costitutivi per realizzare gli obiettivi a lungo termine, come per esempio i meccanismi di governance più adatti a inserirsi nei principali processi decisionali e le competenze necessarie per promuovere e consolidare l’innovazione. Questo approccio consente non solo di coordinare, in modo sistematico e coerente, il contributo sia intellettuale che pratico degli esperti che popolano il contesto, ma anche di identificare e monitorare nel tempo i principali indicatori della performance del programma che verranno utilizzati per aggiornare gli stakeholder e delineare sviluppi e iniziative future – per esempio nell’ambito del knowledge transfer – e/o azioni correttive.
I principi di diversità e inclusività offrono ulteriore spessore alla gestione del programma. Nel costituire la commissione tecnico-scientifica dell’Aim programme, per esempio, l’Nihr ha cercato di implementare tali princìpi dal punto di vista non solo disciplinare ma anche etnico e di genere, nel tentativo di dare più forza al cambiamento partendo dalla consapevolezza dei bias attualmente operanti nel settore di riferimento.
Per sostenere la ricerca e favorire l’innovazione, le istituzioni devono investire in un insieme coordinato di competenze e figure professionali, manageriali e tecniche adatte al contesto specifico di applicazione dell’innovazione.
Nel suo piccolo, il programma Aim riflette un modello di gestione della ricerca che vede l’innovazione quale bene costruito dall’incontro di comunità diverse, e pertanto espressione di un agire collettivo. Esso si basa sul presupposto che per sostenere la ricerca e favorire l’innovazione, le istituzioni che finanziano la ricerca devono investire in un insieme coordinato di competenze e figure professionali, manageriali e tecniche adatte al contesto specifico di applicazione dell’innovazione. Nel loro insieme, queste competenze dovrebbero permettere alle agenzie non solo di definire strategie di investimento robuste e coerenti, ma anche di posizionarsi attivamente come agenti del cambiamento.
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