.svg)
Data-driven Health, ossia la Sanità guidata dai dati: è in queste poche parole che si nasconde la soluzione a una grande criticità del settore sanitario. Parliamo della frammentazione e della destrutturazione dei dati che, al contrario, se correttamente gestiti, rappresentano la chiave di volta per il futuro del comparto. Il percorso per la piena attuazione di questo approccio, però, non è sempre facile da intraprendere.
Quello fra Sanità e dati è un rapporto sempre più complesso e articolato. Da un lato ci sono i medici, che necessitano di avere visibilità totale su tutte le informazioni pertinenti per poter scegliere le terapie su misura per i pazienti; dall’altro, ci sono le stesse informazioni: cartelle cliniche, lastre radiografiche, registrazioni video, referti di analisi, dati provenienti da dipartimenti lontani, fino ai commenti inviati via e-mail e i flussi informativi provenienti dai dispositivi wearable. Una gran mole di dati da organizzare e categorizzare, in modo tale da poter costruire un processo in cui il paziente risulti davvero al centro.
Data-driven Health: i limiti della gestione legacy
Nell’ecosistema sanitario attuale, superare la sfida del data management richiede ancora un certo effort da parte delle strutture sanitarie: è ancora complesso raggiungere l’integrazione completa dei dati, principio alla base dell’approccio data-driven.
I sistemi di storage legacy hanno sempre immagazzinato informazioni e dati sensibili in silos variamente distribuiti e caratterizzati da una gestione e una modalità di accesso sempre più complicate. Allo stesso modo, gli ospedali hanno operato per lungo tempo con decine di applicazioni differenti per registrare, studiare, analizzare e diagnosticare ai pazienti. Spesso, il dialogo fra le varie unità si è rivelato inefficace.
In un simile quadro di crescente complessità, la tecnologia legacy ha finito per rivelare tutti i suoi limiti, arrivando a rallentare diagnosi e decisioni mediche con conseguenze potenzialmente molto dannose per i pazienti.
Data-driven Health: i vantaggi
L’incremento della mole di dati sanitari ha portato a galla anche una lunga serie di criticità prettamente pratiche. In un contesto in cui le aziende ospedaliere pubbliche e private hanno la necessità di condividere le informazioni mediche tra le diverse unità operative e di gestire l’invio dei referti a livello regionale e nazionale nel rispetto dei protocolli, è quindi necessario adottare soluzioni che:
- rendano fruibili e condivisibili in modo sicuro le informazioni mediche tra i sistemi informatici delle diverse aree;
- razionalizzino e ottimizzino la gestione di tutte le integrazioni tra i diversi applicativi sanitari;
- armonizzino e normalizzino i dati all’interno di un unico repository, rendendoli disponibili agli operatori e agli altri sistemi in ottica di interoperabilità;
- gestiscano l’invio dei referti a livello regionale e nazionale, nel rispetto dei protocolli.
Un modello di data-driven Health si fonda sulla piena digitalizzazione dei processi clinici; questo consente di ottenere dati affidabili, veritieri e in “tempo reale”, ma soprattutto ne permette un’archiviazione efficiente, in grado di facilitarne la gestione e di avere una visione complessiva delle informazioni custodite.
La cura dei pazienti basata su carta o sistemi informativi poco strutturati rende infatti impossibile ottenere dati precisi e puntuali, mentre il ricorso a soluzioni IT adeguate consente di estrarre una grande quantità di informazioni per giungere a valutazioni più ampie della semplice diagnosi.
Digitalizzare, infatti, non è solo un modo per dematerializzare il cartaceo o per favorire attività sanitarie a distanza: lo scopo ultimo è l’incremento della qualità e dell’efficacia della medicina, attraverso il miglioramento del processo decisionale dei medici.
La sfida: implementare un approccio paziente-centrico
L’adozione di soluzioni tecnologiche innovative consente agli operatori clinici di implementare un approccio che ponga davvero il paziente al centro delle strategie. Grazie all’interoperabilità dei dati, infatti, vengono soddisfatte le esigenze su cui si basa la perfetta strategia paziente-centrica. Questo rende possibile:
- ottimizzare i flussi informativi al servizio della prevenzione, della diagnosi e della definizione dei percorsi di cura;
- snellire i processi;
- integrare tecnologicamente tutti i sistemi richiedenti ed eroganti;
- interagire con il Fascicolo Sanitario Elettronico;
- garantire conformità a quanto previsto dal GDPR per la tutela della privacy del paziente.
In questo quadro, i professionisti possono investire più tempo in diagnosi e percorsi di cura, e dunque nel paziente, perché le procedure vengono semplificate grazie al ricorso al digitale.
AI, Analytics e Cloud come ulteriori leve per l’innovazione
Machine learning, automazione, deep learning, intelligenza artificiale (AI), reti neurali e algoritmi intelligenti, sono tecnologie dalle grandi potenzialità, soprattutto nel settore sanitario – si pensi a una migliore e puntuale interpretazione dei dati, fondamentale per ottimizzare i trattamenti e l’assistenza e, addirittura, per poter predire l’andamento di una malattia e/o di un percorso di cura.
Riunire in un unico punto di accesso tutti i dati dei pazienti e potenziarli grazie all’intelligenza artificiale consente di arrivare a un traguardo importantissimo in tempi brevi: creare un ecosistema interconnesso in cui è il paziente ad essere al centro.
Allo stesso tempo, con questi strumenti, diventa possibile velocizzare la diagnosi e fornire un trattamento di qualità superiore rispetto al passato. A beneficio non solo dell’organizzazione sanitaria, ma anche e soprattutto – e qui sta il senso ultimo della data-driven Health – della persona.