Sanità e big data, come attuare il nuovo approccio: strumenti, pratiche

L’esperienza della pandemia ha portato la Sanità italiana a una nuova presa di coscienza riguardo all’importanza della digitalizzazione per rendere più efficienti non solo i propri servizi, ma anche le scelte strategiche volte allo sviluppo del settore.

L’accelerazione al ricorso a strumenti come i big data, imposto dalle circostanze sin dal primo lockdown, si è evoluto fino a portare a un vero cambiamento culturale nelle aziende sanitarie e nelle strutture centrali, tanto da ritenere ormai l’innovazione una priorità e non più una possibilità. In questo scenario, è però importante capire come mai, dal punto di vista pratico, i dati possono fare la differenza nella gestione delle attività assistenziali e nell’operatività di ogni giorno.

La lezione della pandemia: come la digitalizzazione ha supportato la Sanità

Per capire la situazione, è utile ricordare in che modo la digitalizzazione stia supportando la Sanità in questo momento di grande crisi. Gli aspetti fondamentali sono due:

• Da un lato, l’impiego dei dati sta aiutando le istituzioni a monitorare e misurare il fenomeno della pandemia. Sicuramente si è ricorso in maniera maggiore a nuovi flussi informativi e strumenti di business intelligence per monitorare quotidianamente il numero di tamponi. Da cittadini vedevamo la punta dell’iceberg di questo lavoro, cioè il sito con il monitoraggio quotidiano o i risultati letti in conferenza stampa.
• A parte monitorare il fenomeno, un altro aspetto è che la digitalizzazione ha aiutato la gestione operativa del fenomeno. In maniera sparsa e a macchia di leopardo ci sono state diverse iniziative locali per trovare i giusti strumenti. Alcune aziende sanitarie hanno cercato di utilizzare la telemedicina per monitorare i malati di Covid-19 meno gravi in quarantena a casa. Ci sono stati esperimenti mossi anche dal desiderio di alcuni imprenditori di contribuire positivamente.

Ora si lavora per trovare il giusto supporto alla campagna vaccinale, ricorrendo al digitale per cercare di coordinare al meglio il tutto. E a parte il Covid-19, in generale c’è stato un forte ricorso al digitale per organizzare in modo diverso l’accesso fisico alle strutture sanitarie e garantire il distanziamento per rispondere alle normative d’emergenza. È cresciuta anche l’attenzione sul tema della telemedicina e dell’assistenza dei pazienti da remoto per sopperire alla possibilità di erogare le prestazioni di persona.

Il futuro della Sanità data driven

Questa situazione ha accelerato anche la presa di coscienza sul fatto che l’innovazione rappresenti una chiave fondamentale per riuscire a migliorare e rendere sostenibile il settore sanitario. Ci sono state alcune buone notizie: a fine 2020 le prestazioni di telemedicina sono state incluse tra i servizi erogabili dal Servizio Sanitario Nazionale; sempre a fine anno, il Ministero della Salute ha lanciato un progetto per svolgere analisi predittive sulla popolazione basandosi sui dati raccolti nel Fascicolo sanitario elettronico; il PNRR ha poi previsto circa 10 miliardi destinati all’ammodernamento tecnologico e digitale degli ospedali.

Quando parliamo di digital transformation, parliamo anche e soprattutto di big data ed analytics. È chiaro a tutti ormai che la Sanità è un ambito particolarmente complesso in cui sfruttando l’enorme mole di dati che si hanno a disposizione è possibile creare moltissimo valore.  Per questo motivo, è importante diffondere a ogni livello del management, centrale e locale, la “cultura” del dato e l’approccio alla governance di tipo data driven. Questo cambiamento nella “forma mentis”, supportato da strumenti tecnologici opportuni, può fornire al management una visione più ampia e precisa che mai ed aiutarlo a governare l’enorme livello di complessità che caratterizza il settore sanitario ed a traghettare il sistema verso nuovi modelli di assistenza, più adatti alle sfide che ci si pongono innanzi.

Big data in Sanità: come funziona la raccolta e l’analisi

Per sfruttare il potenziale dei big data, il prerequisito fondamentale è che l’azienda sposi a livello strategico la data driven governance e si organizzi in termini di team e budget. Si deve poi dotare degli strumenti opportuni. I passaggi chiave possono essere riassunti in cinque punti:

1. in primis bisogna studiare la situazione attuale e individuare i bisogni dell’azienda, per procedere alla progettazione della piattaforma più adatta;
2. come secondo step, è necessario procedere alla stesura di un piano pluriennale;
3. servono strumenti per la data ingestion e soluzioni che siano in grado di omogeneizzare i dati rispetto ad anagrafiche e codifiche di riferimento, che consentano di organizzare i dati su data hub con un’ottica paziente-centrica e attenzione alla compliance al GDPR, ma anche di verificare in generale la qualità del dato;
4. una volta che i dati sono stati acquisiti, puliti e archiviati su data hub si potrà passare alla fase di data enrichment per estrarre ulteriore conoscenza da essi, per esempio, utilizzando soluzioni di AI, machine learning, NLP;
5. infine, servono strumenti per consentire agli utenti finali di consultare queste informazioni a seconda della tipologia di indagine che bisogna operare. Per esempio, si può avere la necessità di creare report periodici in automatico o disporre di alert al verificarsi di certe condizioni.

Il caso: Artexe per la big data analysis in ospedale

Per citare un caso concreto, presentiamo alcune delle soluzioni per la Sanità digitale data driven di Artexe:

• EpiDetect, soluzione basata su AI, che consente di individuare tempestivamente focolai epidemici grazie all’analisi quotidiana delle prescrizioni specialistiche elettroniche e dei relativi quesiti diagnostici. I dati permettono di rilevare se ci siano picchi anomali di prescrizioni per determinati sintomi e di conseguenza lanciare l’allarme;
• Clinika Data Analytics Platform, una piattaforma aziendale per la raccolta del patrimonio informativo in un unico archivio centralizzato. Ha l’obiettivo di mettere a disposizione del management strumenti di analytics che supportino la governance di tipo data driven;
• Clinika VAP, una soluzione che consente di tenere sotto controllo l’appropriatezza prescrittiva, in maniera sistematica ed automatica, ed aiutare quindi le cure primarie a governare il problema delle prescrizioni inappropriate.
• Zerocontatto, soluzione che permette la stima e successiva visualizzazione all’utenza dei tempi di attesa attraverso lo sviluppo di algoritmi predittivi basati su tecniche di Intelligenza Artificiale (AI) in grado di fornire, con continuità ed in tempo reale, previsioni sull’orario in cui ciascuna prestazione verrà erogata.

Big Data e Sanità dopo la pandemia: lo scenario

Con ottimismo pensiamo che i segnali positivi di presa di coscienza sull’utilità del dato porteranno ad affrontare questo periodo e i postumi della pandemia in un’ottica più innovativa

Una volta che usciremo dall’emergenza e ritorneremo a pensare al futuro in maniera più serena e con una precisa progettualità il cambio culturale sarà già stato avviato, smetteremo di trascurare l’importanza del digitale e dei dati, daremo valore alle infrastrutture tecnologiche ed applicative costruite ed evolute in questo periodo e cominceremo a parlare in modo concreto di temi come population health analytics e biosorveglianza, per lavorare in modo efficace sugli outcome clinici delle cure e per aiutare con analisi predittive ad organizzare la programmazione sanitaria, supportando la ricerca scientifica e avviando i lavori anche sulla medicina personalizzata.

L’articolo è parte di un progetto di comunicazione editoriale che Agendadigitale.eu sta sviluppando con il partner Artexe.