La quantità di dati sanitari generati sta aumentando in maniera sempre più rapida. Cartelle cliniche elettroniche, immagini raccolte a scopo diagnostico, informazioni provenienti da dispositivi indossabili e persino i social media sono fonti preziose di dati, che necessitano di un lungo percorso di selezione, analisi, confronto e condivisione per diventare effettivamente utili per comparto healthcare. Secondo le proiezioni dello studio Big Data Analytics In Healthcare Market, realizzato da Verified Market Research e pubblicato a marzo, il mercato dell’analisi dati nel settore sanitario dovrebbe crescere dai 29 miliardi di dollari del 2023 a quasi 60 miliardi di dollari del 2031, con un tasso di crescita annuale del 9,1%.
I big data possono migliorare la governance clinica e l’esperienza di cura del paziente, ma soprattutto evitare visite ed esami superflui, tagliare gli sprechi e ridurre i tempi d’attesa. Adottando piattaforme dedicate alla valutazione semantica dei documenti e all’analisi dei dati, le organizzazioni sanitarie possono rendere le decisioni cliniche più puntuali e ottimizzare le strategie di gestione sanitaria. Per di più, oltre a migliorare il processo diagnostico e rendere le terapie più efficaci, l’utilizzo dei database sanitari consente di ampliare la conoscenza dei professionisti e di promuovere la medicina personalizzata. Fino alla prospettiva di massimizzare questi benefici combinando dati genomici, proteomici e metabolici.
Il circolo virtuoso dei big data analytics in sanità
È sotto gli occhi di tutti che il settore sanitario sta evolvendo grazie ai dati e a tecnologie digitali come l’intelligenza artificiale, il machine learning e l’analisi automatizzata delle informazioni, che stanno apportando cambiamenti significativi nella diagnosi, nel trattamento e nella gestione delle patologie. I big data in sanità offrono grandi potenzialità, ma devono affrontare anche alcune sfide affinché si possa migliorare davvero il trattamento e la gestione delle patologie.
Anzitutto, si legge nel documento, è prioritario integrare e rendere sinergici i sistemi di acquisizione di dati, favorendo l’efficienza della gestione di enormi volumi di informazioni. Valorizzare i dati più significativi, e raccoglierli in maniera funzionale allo scopo che si intende raggiungere, rende il tutto più resiliente e sostenibile nel tempo. Le organizzazioni sanitarie, così come le aziende private, sono implicitamente portate a esaminare attentamente i loro approcci alla raccolta, archiviazione e analisi dei dati, ma anche a dedicare attenzione alla presentazione dei dati stessi a livello interno, ai partner commerciali e ai pazienti. Non a caso, la scarsa usabilità delle cartelle cliniche elettroniche, i flussi di lavoro complicati e una scarsa comprensione dell’importanza dei big data stanno contribuendo a rallentare l’evoluzione tecnologica e digitale del sistema salute, limitando le applicazioni dei sistemi di intelligenza artificiale.
Due i punti su cui urge lavorare: pulizia del dato e corretta archiviazione. I data analyst suggeriscono di eseguire la pulizia dei dati (ossia il processo che garantisce l’integrità e la coerenza dei dataset) appena possibile dopo l’acquisizione, per minimizzare il dispendio di risorse e focalizzare lo sforzo sui dati più utili. Lo storage dei dati, allo stesso tempo, è un problema critico per i dipartimenti IT sanitari, poiché al crescere del volume dei dati aumentano anche i costi, i problemi sicurezza e le complessità legate alla tutela della privacy. Del resto, la protezione dagli attacchi informatici e la sicurezza dei dati è diventata (e lo sarà sempre di più) una priorità assoluta per le organizzazioni sanitarie, soprattutto alla luce di violazioni e attacchi ransomware in aumento.
Standardizzazione e interoperabilità per trasformare i dati in valore
La governance dei dati è un’attività importante per garantire la cura e la gestione dei dati sanitari, in particolare per quelli clinici di lunga durata: la ricerca del futuro si baserà anche sui dati di oggi, e questi dovranno restare validi e affidabili anche tra alcuni decenni. In questo senso, lo sviluppo di metadati completi consente agli analisti di garantire la riproducibilità degli studi. Così facendo si semplifica anche il processo di interrogazione dei dati da parte delle organizzazioni sanitarie, risolvendo i problemi di interoperabilità che impediscono di accedere all’intero repository di informazioni in maniera rapida e funzionale.
Un altro fattore fondamentale è la standardizzazione, essenziale affinché le interrogazioni ai database identifichino e restituiscano in maniera funzionale le informazioni. Molte organizzazioni utilizzano il Linguaggio di Query Strutturato (SQL) per esplorare grandi set di dati e database relazionali, ma tutto ciò è efficace solo se il fruitore può fidarsi dell’accuratezza, completezza e corretta formattazione dei dati a disposizione. Una volta superato il processo di interrogazione, le organizzazioni e le aziende del mondo healthcare devono essere in grado di generare un report chiaro, conciso e accessibile al pubblico di riferimento. L’accuratezza e l’integrità dei dati hanno un impatto critico sulla precisione e affidabilità dell’output prodotto, e di conseguenza incidono sulle scelte cliniche. In particolare, hanno scritto gli autori del report, occorre comprendere la differenza tra l’analisi e il semplice reporting, assicurandosi che gli amministratori del database possano generare le informazioni di cui hanno effettivamente bisogno.
Anche il modo in cui vengono visualizzati i dati non può essere sottovalutato, e le migliori pratiche di presentazione dei dati riducono la confusione. Pivot table, grafici e dashboard sono approcci comuni nella visualizzazione dei dati sanitari, soprattutto quando questi sono molto articolati e di difficile interpretazione. Infine, la condivisione dei dati è cruciale per i fornitori che operano in un contesto di cura continua e gestione della salute della popolazione: strumenti emergenti come i FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) stanno facilitando la condivisione sicura e semplice dei dati tra le organizzazioni.
I social media analytics per la sanità 4.0
Con 4,7 miliardi di persone attive sui social media, le organizzazioni sanitarie stanno abbracciando l’opportunità di sfruttare queste piattaforme per promuovere iniziative sanitarie, connettersi con i pazienti e attirare l’attenzione su cause e questioni importanti.
Del resto, le informazioni presenti all’interno dei più comuni social media permettono di comprendere le preoccupazioni, gli interessi e le domande del pubblico di riferimento, adeguando le campagne educative e l’interazione diretta con i pazienti. Questi dati preziosi aiutano a risparmiare tempo e risorse, consentendo alle organizzazioni di concentrarsi sulla creazione e promozione di contenuti che generano il massimo impatto.
Inoltre, le organizzazioni sanitarie ne ricavano vie più semplici per creare un punto di contatto con i pazienti, strutturando campagne educative e identificando in maniera precoce situazioni di pericolo. L’analisi dei social media è utile anche successivamente, per effettuare approfondimenti su metriche chiave delle campagne realizzate – come la portata, l’engagement eccetera – consentendo di valutare accuratamente il ritorno dell’investimento sia in termini di business che di impatti di salute.
