In che modo raccogliere, condividere e organizzare un numero vastissimo di dati può fare la differenza? Scopriamolo insieme.
Partiamo dal presupposto che la cartella clinica elettronica The.0 è un sistema digitale che raccoglie tutte le informazioni relative alla salute di un paziente ed è, dunque, una naturale fonte di dati che ogni giorno dottori, infermieri, educatori, assistenti, amministrativi consultano o arricchiscono attraverso la registrazione di somministrazioni della terapia, parametri vitali, scale validate, informazioni anagrafiche, referti medici e specialistici, anamnesi, diagnosi, esami di laboratorio e immagini radiologiche, colloqui; il vero vantaggio offerto da questo tipo di strumento nasce dalla condivisione e dall’organizzazione di questi innumerevoli dati affinché siano facilmente estraibili, analizzabili e aggregabili, supportando così gli operatori sanitari nel processo decisionale.
L’archiviazione dei dati in maniera funzionale diventa dunque fondamentale e la stessa Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) ha recentemente condiviso uno studio che descrive gli usi della tecnologia digitale per la salute. Questo documento suggerisce il data warehouse come soluzione di archiviazione e aggregazione dei dati sanitari: il data warehousing presenta numerosi vantaggi per tutti i soggetti interessati del settore sanitario.
L’aggregazione dati è di per sé un processo di raccolta e sintesi di informazioni provenienti da diverse fonti: questa pratica consente di ottenere una visione complessiva e di identificare tendenze, modelli e anomalie.
Gli strumenti di aggregazione possono combinare dati strutturati (come database relazionali) e non strutturati (come testi e immagini), offrendo una panoramica più completa. Nella sanità, l’analisi dei cosiddetti “Big Data” – espressione in uso da un decennio per indicare l’enorme mole di informazioni che fluisce nel mondo digitale – permette di estrarre informazioni significative da grandi volumi di dati: grazie a tecnologie avanzate, come l’intelligenza artificiale e il machine learning, è possibile identificare trend, prevedere malattie e migliorare i risultati clinici.
Ad esempio, analizzando i dati di migliaia di pazienti, i ricercatori possono scoprire correlazioni tra fattori di rischio e patologie specifiche, aiutando nella prevenzione e nella gestione delle malattie. Questo tipo di analisi sta determinando cambiamenti significativi poiché apporta informazioni vitali per il miglioramento delle funzioni, lo sviluppo di soluzioni all’avanguardia e il superamento delle inefficienze.
L’analisi di queste combinazioni può generare nuove intuizioni, decisioni e indicare quali azioni intraprendere. Un esempio può essere la raccolta di dati in merito agli effetti collaterali di un farmaco, incrociando i quali medici e specialisti potranno orientare le loro prescrizioni preservando la salute dei pazienti e facendo risparmiare tempo e denaro al sistema sanitario.
Le piattaforme sanitarie sono dunque strumenti che facilitano l’interoperabilità tra diverse istituzioni sanitarie, permettendo la condivisione dei dati in tempo reale. Queste piattaforme possono integrare informazioni provenienti da ospedali, cliniche e laboratori, offrendo una visione completa della salute di un paziente.
L’interoperabilità è cruciale per garantire che i professionisti della salute abbiano accesso ai dati necessari per prendere decisioni informate. Inoltre, consente di ridurre i tempi di attesa e migliorare l’efficienza dei servizi sanitari. Non mancano, ovviamente, sfide ed ostacoli: la privacy dei dati è una preoccupazione centrale, poiché le informazioni sanitarie sono estremamente sensibili. È fondamentale garantire che i dati siano protetti e utilizzati in modo etico. Ancora l’integrazione dei sistemi esistenti con nuove tecnologie può essere complessa e richiede investimenti significativi.
La risposta di Netpolaris a questa esigenza si traduce nello sviluppo di una piattaforma performante per l’aggregazione dei dati presenti su diverse strutture in modo omogeneo.
Quando il dato viene registrato nella cartella clinica di una struttura uno specifico processo di sincronizzazione ne garantisce il salvataggio anche sulla piattaforma: in questo modo essa contiene sempre le informazioni più aggiornate. Un esempio di funzionalità è la dashboard cadute in cui è possibile visualizzare l’andamento delle cadute all’interno di una struttura. Tra le informazioni contenute in questa dashboard troviamo un grafico in cui è presente la media delle cadute per periodo suddivisa per tipologia di ricovero, grazie all’aggregazione dei dati presenti è possibile fornire un benchmark ad ogni struttura che permette di confrontare il proprio andamento con le altre strutture gestite da The.0
Per esempio grazie a questi strumenti sarà possibile integrare dispositivi IoT in grado di misurare costantemente parametri vitali dei pazienti, sviluppare modelli in grado di analizzare lo stato di salute dei pazienti tenendo conto di moltissimi fattori (diagnosi, terapia, andamento clinico, parametri vitali, etc..), identificare situazioni di rischio e anomalie rispetto allo standard dei pazienti o costruire modelli utili per aiutare il personale a fare scelte più consapevoli.
Gli strumenti di aggregazione dati sono essenziali per la gestione efficace dei big data.
Diventa però fondamentale affrontare le sfide legate ad alcuni aspetti:
Qualità – devono essere accurati a aggiornati;
Sicurezza e privacy – con l’aumento dei requisiti normativi, la protezione dei dati sensibili è cruciale; gli strumenti di aggregazione devono includere misure di sicurezza robuste per prevenire accessi non autorizzati;
Scalabilità – man mano che le organizzazioni crescono, i loro requisiti di dati aumentano; è importante scegliere strumenti di aggregazione che possano scalare facilmente per gestire volumi crescenti di dati;
Integrazione – gli strumenti devono poter integrarsi con le infrastrutture esistenti per garantire un flusso di lavoro fluido; l’interoperabilità tra diversi sistemi è fondamentale per una gestione efficace dei big data.
