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I BIG DATA E LA MEDICINA STRATIFICATA

Big Data e Intelligenza Artificiale sono al centro della transizione digitale verso una Cardiologia stratificata.

Dalla Lettura Magistrale del Prof. Gianfranco Gensini al I°Annual Meeting della Rete Cardiologica.

Gli acronimi FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resource) e OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) sono alla base della standardizzazione della gestione dei dati in Sanità. Nell’ambito del progetto Health Big Data, siamo cercando di introdurre il concetto di standardizzazione nella pratica medica, nella quale il punto centrale è la trasformazione digitale.

Perché i dati, oggi più di ieri, sono al centro della nostra attenzione? Perché la complessità che deriva dalle evidenze scientifiche cresce continuamente. Il termine “big data” è stato usato per la prima volta nel 1997 dai ricercatori della NASA Michael Cox e David Ellsworth durante una conferenza dell’IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) per indicare la sfida posta per i sistemi di computer da grandi quantità di dati per il loro utilizzo e visualizzazione (Cox and Ellsworth, 1997).

A creare i Big Data concorrono numerosi elementi e come rappresentato nelle immagini i dati provengono prevalentemente da:

  • registri clinici;
  • record elettronici;
  • riconoscimento biometrico;
  • patient-reported outcome;
  • diagnostica per immagini;
  • biomarcatori;
  • sensori indossabili.

 

 

 

 

 

 

 

 

 


La gestione dei Big Data in medicina è ancora in fase di definizione, proprio perché i dati non sono sempre omogenei, per questo come anticipato occorrono standard e modelli di interoperabilità come FHIR e OMOP.

La comprensione dell’importanza dei dati non è una acquisizione dell’ultimo decennio, ma ha origini più lontane. In particolare da quando il canadese David L. Sackett, nel 1992, introdusse il concetto di Evidence Based Medicine (EBM), la gestione dei dati in medicina è divenuta strategica.

L’EBM è, infatti, l’integrazione delle evidenze scientifiche con l’esperienza clinica, le esigenze e i bisogni del paziente. Ma per avvicinarsi ai valori dei pazienti occorre che la medicina superi la propria imprecisione (per usare un’espressione di Richard Smith, editor in chief del British Medical Journal nel 2012), per diventare, se non di precisione, quanto meno stratificata. È un obiettivo ragionevole.

La medicina Predittiva, Preventiva, Partecipativa e Personalizzata (la medicina delle quattro “P”) può tendere alla medicina di Precisione (la quinta “P”) solo diventando capace di gestire insiemi un’ampia mole di dati relativi alla salute e alle malattie collegati a singoli pazienti. I Big Data, appunto.

La Rete Cardiologica partecipa a un grande progetto, Health Big Data (HBD), finanziato dal MEF e coordinato dal Ministero della Salute, coinvolge 51 Istituti di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico (IRCCS) afferenti a quattro Reti: la Rete Cardiologica, Alleanza contro il cancro, la Rete Neuroscienze e Riabilitazione, la Rete Pediatrica IDEA.

Rete Cardiologica IRCCS

Redazione contenuti: Next Health