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Big Data: tutti i vantaggi per medici, ospedali e industrie farmaceutiche

24/03/2023

Utilizzare i big data in Sanità significa poter migliorare la diagnosi e il trattamento delle malattie, identificare le tendenze di salute della popolazione e affinare la gestione degli ospedali e dei servizi di assistenza sanitaria. Ecco tutti i vantaggi discussi con il prof. Ruben Razzante.

Big Data: tutti i vantaggi per medici, ospedali e industrie farmaceutiche

Analizzare i dati ambientali, studiare la genetica, sviluppare nuovi farmaci, migliorare la ricerca sulla malattia: sono solo alcuni degli ambiti in cui gli scienziati e, più in generale, chi opera nel settore sanitario, possono sfruttare i big data.

 

Utilizzare i big data in Sanità significa “poter migliorare la diagnosi e il trattamento delle malattie, identificare le tendenze di salute della popolazione e affinare la gestione degli ospedali e dei servizi di assistenza sanitaria”, spiega il professore Ruben Razzante, docente di Diritto dell’informazione all’Università Cattolica di Milano e alla Lumsa di Roma.

 

Interazione big data e assistenza sanitaria

 

Per comprendere se e in che modo i big data possano essere ritenuti o meno un valore aggiunto in sanità è utile cominciare da un’analisi dei vantaggi e degli svantaggi. Ospedali, pazienti, personale medico e industrie farmaceutiche possono trarre numerosi vantaggi dall’utilizzo dei big data. Innanzitutto, è possibile auspicare ad un miglioramento dell’assistenza sanitaria grazie alla grande quantità di conoscenze e informazioni acquisite dall’interazione tra big data e assistenza sanitaria.

 

“I medici – spiega il professore – possono prescrivere trattamenti efficaci e prendere decisioni cliniche più accurate grazie all’aiuto dei database sanitari. I big data rendono anche più semplice l’individuazione di pazienti a rischio elevato, analizzando ad esempio correlazioni tra certe malattie e specifiche regioni o città. Dai big data, inoltre, si possono ricavare suggerimenti di intervento proattivo”.

 

Dalla cartella clinica elettronica ai big data dei social media

 

Tra le applicazioni più comuni dei big data nel settore sanitario c’è la cartella clinica elettronica (CCE), uno strumento molto utile alla semplificazione della diagnosi. “I dati della cartella clinica elettronica includono anamnesi, allergie, un piano di diagnosi, il trattamento di malattie precedenti e molti altri dettagli. I medici possono accedere facilmente ai file dei pazienti e aggiungere informazioni aggiornate sulla malattia o sui dettagli della terapia”, dice l’esperto. Ancora, analizzando i big data è possibile identificare nuove terapie e farmaci per malattie specifiche: “i dati genetici, clinici e di laboratorio possono essere analizzati insieme per individuare possibili nuovi bersagli terapeutici o per identificare biomarcatori utilizzabili per lo sviluppo di farmaci personalizzati”, aggiunge il docente.

 

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I big data possono essere utilizzati per prevedere l’insorgenza di epidemie e malattie in modo più accurato. I dati provenienti da fonti come social media, sensori ambientali e dispositivi portatili possono essere utilizzati per monitorare la diffusione di malattie e prevederne l’andamento futuro, ma anche per migliorare la ricerca clinica, precisa il professore.

 

Ultimo vantaggio, non per importanza, è la possibilità di ridurre i costi sanitari. Gli operatori che utilizzano dati aggregati nell’assistenza sanitaria possono identificare modelli che portano a una migliore e più profonda comprensione della salute del paziente. “Ciò consente risparmi nei costi e ottimizzazione delle risorse, perché – spiega Razzante – i fondi non verranno spesi per servizi o ricoveri non necessari. Inoltre, è possibile stimare la spesa per il trattamento individuale dei pazienti, contribuendo ad aumentare notevolmente l’efficienza dell’assistenza sanitaria attraverso una pianificazione dettagliata del trattamento”.

 

Gli ostacoli all’adozione dei big data in sanità

 

Accanto ai tanti vantaggi, tuttavia, vi sono anche alcuni ostacoli all’adozione dei big data in sanità. L’ecosistema dei big data è stato creato per risolvere i problemi di acquisizione e archiviazione non solo di grandi quantità di informazioni, ma anche di dati estremamente diversificati. Infatti, “è possibile memorizzare un’ampia varietà di dati sanitari (come immagini, file di documenti, esportazioni da vecchi sistemi) strutturandoli in modo da abilitare l’impiego di algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning, che necessitano di dati di input affidabili, senza duplicazioni e imprecisioni. Se la qualità delle informazioni è scarsa, i medici possono identificare erroneamente un paziente o prescrivere una terapia sbagliata”, prosegue il professore.

 

Competenze specifiche e condivisione di dati sanitari

 

Altri limiti possono derivare dalla carenza di competenze specifiche. I progetti sanitari relativi ai big data richiedono elevate possibilità di visualizzazione dei dati e delle loro analisi. Pertanto, sono essenziali il monitoraggio in tempo reale e i cruscotti operativi e periodici dei report. “Nel settore sanitario, tuttavia, spesso, il personale non ha gli strumenti adatti alla visualizzazione dei dati e nemmeno le competenze specifiche necessarie per poter interpretare grafici e rapporti”, chiarisce Razzante.

 

Un altro problema è dato dalla scarsa condivisione di dati sanitari tra le varie organizzazioni, “aspetto che – dice il docente universitario – deve sicuramente migliorare se si vuole sfruttare la potenzialità dei big data. Inoltre, nonostante la sanità sia un settore altamente regolamentato, che ha leggi severe in materia di archiviazione e condivisione di dati sensibili, ci sono molte violazioni e fughe di dati riservati”. Pertanto, è fondamentale impostare le configurazioni necessarie, condurre controlli regolari, eseguire la valutazione dei rischi e formare i dipendenti sulle migliori pratiche di sicurezza.

 

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I big data nell’assistenza da remoto e nella medicina di precisione

 

Il futuro dell’analisi dei big data nel settore medico-sanitario è, dunque, molto promettente. Ci sono, tuttavia, ancora ostacoli da superare per rendere la gestione dei big data più efficace ed efficiente. Gli ecosistemi sanitari del futuro saranno definiti dai bisogni dei diversi pazienti e dai loro percorsi di cura associati. La natura paziente-centrica porterà a un aumento dei punti di contatto, sia fisici che digitali, con l’obiettivo di migliorare i risultati delle cure e di sostenere i pazienti affinché assumano comportamenti virtuosi e responsabili. “I dispositivi indossabili – continua Razzante – consentiranno agli operatori sanitari di monitorare in tempo reale i segni vitali, rendendo la sanità più accessibile attraverso nuove forme di assistenza da remoto, come la telemedicina”.

 

 

I progressi nell’ambito della robotica, dell’intelligenza artificiale (AI), dell’automazione cognitiva e della digitalizzazione stanno portando a una rivoluzione nel settore sanitario, che sta ridefinendo l’organizzazione del lavoro e migliorando l’efficienza degli operatori sanitari. “Grazie all’uso dell’AI, gli strumenti di analisi dei dati saranno in grado di individuare pattern all’interno di grandi quantità di informazioni, permettendo previsioni più accurate e una maggiore capacità di prevenire le malattie. I trattamenti saranno sempre più personalizzati e basati su dati ottenuti in tempo reale. Grazie alla medicina di precisione e ai big data, gli operatori sanitari potranno identificare i pazienti che possono beneficiare di trattamenti personalizzati e sviluppare farmaci specifici per le loro esigenze”.

 

La tecnologia blockchain

 

I big data provenienti dal mondo della sanità, dunque, sono certamente una ricchezza enorme per tutti, sia per la salute dei pazienti, che per le organizzazioni sanitarie. Sarà la tecnologia blockchain a garantire la sicurezza e la privacy dei dati medici, consentendo solo alle persone autorizzate di accedere ai dati. “Ma, affinché i big data non restino dati sterili e senza valore e si trasformino in preziose informazioni, servono condivisione della conoscenza, competenze specifiche, formazione, integrazione tra tutti gli attori del sistema, infrastrutture uniche e sicurezza. Soltanto con queste caratteristiche – conclude Razzante – i big data potranno davvero essere un valore aggiunto e dare vita ad una vera sanità guidata dai dati”.

 

Isabella Faggiano, giornalista professionista