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ADIPSO NEWS/ ASSOCIAZIONE

CON L’UTILIZZO DEI BIG DATA IN SANITÀ SI È IN GRADO DI FARE UN’EFFETTIVA MEDICINA PREDITTIVA E PREVENTIVA MOLTO TEMPO PRIMA DELLA COMPARSA DEI SINTOMI E PER LE PATOLOGIE CRONICHE QUESTO COSTITUISCE UN NOTEVOLE VANTAGGIO

REDAZIONE ADIPSO

Big Data e Intelligenza Artificiale a supporto della Sanità

Da ormai un decennio si sente sempre più spesso sentire, in ambito informatico, di termini come Big data, Intelligenza artificiale, Fascicolo sanitario elettronico in particolare in quello medico-scientifico. Per le persone meno giovani risulta un po’ complicato capire il significato di tali termini per cui cercheremo di semplificare questi macchinosi concetti e renderli meglio comprensibili alla luce dei lettori. L’espressione big data è in uso per indicare l’enorme mole di informazioni che fluisce nel mondo digitale. I big data sono generalmente definiti come giganteschi insiemi di dati che possono essere analizzati solo dai computer (a causa del loro volume) per rivelare modelli, relazioni e associazioni. L’analisi dei big data nel settore medico-sanitario sta determinando cambiamenti significativi poiché apporta informazioni vitali per il miglioramento delle funzioni, lo sviluppo di soluzioni all’avanguardia e il superamento delle inefficienze. Nella maggior parte dei casi, i dati da soli sono privi di significato. Il vero valore spesso deriva dalla combinazione di questi “feed” con dati “tradizionali” come cartelle cliniche, anamnesi, dati sulla posizione e gestione dei farmaci. 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. Nel processo di trasformazione dei

dati in conoscenza un ruolo fondamentale è svolto dall’intelligenza artificiale che consente di estrarre conoscenza da archivi sempre più grandi in modo sempre più veloce e preciso individuando relazioni, modelli, “pattern”. Il ruolo dell’intelligenza artificiale è particolarmente importante nel mondo della sanità, da una parte perché l’utilizzo sempre più diffuso del digitale sta facendo crescere per l’appunto in modo vertiginoso la quantità di dati, dall’altra perché questo settore ha avviato un percorso di miglioramento della qualità dei servizi e di “attenzione ai pazienti” basato sulla disponibilità di un livello di conoscenza sempre più accurato. La disponibilità di dati si configura spesso come un patrimonio di informazioni disaggregate, ottenute in ambiti anche molto differenti, che però – se analizzate nel loro complesso – permettono di avere un quadro completo della salute del paziente, e mettono a disposizione segnali e strumenti di analisi che consentono di attuare forme di medicina preventiva, individuando in anticipo l’insorgere di eventuali problemi o malattie. E il tema della prevenzione è certamente uno dei benefici più importanti nell’utilizzo dei dati in sanità ed è praticabile solo grazie all’impiego di soluzioni di intelligenza artificiale (AI).

Quali sono i vantaggi dell’analisi dei big data? Con strumenti di archiviazione e analisi adeguati, tutti gli attori del sistema sanitario, dagli ospedali ai pazienti, dal personale medico possono trarre numerosi vantaggi.

Tra questi:  Migliorare l’assistenza sanitaria. La grande quantità di conoscenze e informazioni acquisita dall’interazione tra big data e assistenza sanitaria consente ai vari operatori di avere una conoscenza più approfondita e una comprensione clinica migliore. Grazie all’aiuto dei database sanitari, i medici possono prescrivere trattamenti efficaci, nonché prendere decisioni cliniche più accurate.  Individuare i pazienti a rischio più elevato. Con i dati aggregati, è possibile identificare facilmente il segmento di pazienti a più alto rischio di malattie in una particolare regione o città. Dai big data, inoltre, si possono ricavare suggerimenti di intervento per proteggere i pazienti. Questo tipo di previsione è molto efficace nel caso delle malattie croniche.  Semplificare la diagnostica del paziente. È una delle applicazioni più comuni dei big data nel settore sanitario. Quando un paziente ha una propria cartella clinica elettronica (CCE), è possibile ottenere facilmente una diagnosi efficiente. Questi dati 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.  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 i fondi non verranno spesi per servizi o ricoveri non necessari. I dati possono anche indicare ai medici come trattare meglio e in modo più efficace i pazienti, in alcuni casi con un minor numero di ricoveri o riammissioni. Inoltre, è possibile stimare i costi per il trattamento individuale dei pazienti, contribuendo ad aumentare notevolmente l’efficienza dell’assistenza sanitaria attraverso una pianificazione dettagliata del trattamento.  Maggiori informazioni ai pazien-

L’analisi dei big data nel settore medicosanitario sta determinando cambiamenti significativi per lo sviluppo di soluzioni all’avanguardia e il superamento delle inefficienze

I big data hanno il potenziale per cambiare in modo significativo il panorama sanitario. Possono salvare la vita delle persone prevenendo malattie ed esiti medici e riducendo gli errori. Inoltre, possono migliorare la qualità e il costo delle cure.

ti. I big data possono essere utilizzati anche per informare ed educare i pazienti ad assumersi la responsabilità del proprio benessere. Inoltre, combinare i dati clinici in un unico ambiente “big data” aiuta a migliorare l’efficacia delle terapie, offrendo risultati migliori.

AI E BIG DATA: MEDICINA E SANITÀ “GUIDATA DAI DATI” La pandemia di Covid-19 ha evidenziato il potenziale dell’utilizzo della tecnologia per aumentare l’efficienza con l’assistenza remota ai pazienti e la telemedicina. Considerando la popolarità della salute virtuale, e gli investimenti previsti dal PNRR, il settore sanitario farà sempre più affidamento sull’intelligenza artificiale e sui big data per migliorare le lacune nel nostro sistema sanitario. Il passaggio alle cartelle cliniche elettroniche negli ospedali ha aperto la possibilità di applicare modelli di dati per utilizzare attivamente tali informazioni al fine di fornire un’assistenza sanitaria adeguata. Pertanto, il concetto di “medico guidato dai dati” sta guadagnando terreno, poiché oggi i medici possono accedere a più dati clinici che mai. Potranno, quindi, avere a disposizione in anticipo informazioni sanitarie critiche che consentiranno loro di gestire al meglio le condizioni cliniche del paziente.

Big data: quali ostacoli per le organizzazioni sanitarie? I big data hanno il potenziale per cambiare in modo significativo il panorama sanitario. Possono salvare la vita delle persone prevenendo malattie ed esiti medici e riducendo gli errori. Inoltre, possono migliorare la qualità e il costo delle cure. Tuttavia, non tutte le organizzazioni sanitarie hanno integrato i big data nelle operazioni quotidiane e, in molti casi, al personale medico mancano le competenze per saper valutare i risultati delle analisi dei dati. I big data provenienti dal mondo della sanità, dunque, sono certamente una ricchezza enorme per tutti: per la salute dei pazienti e per le organizzazioni sanitarie. Ma per analizzarli e interpretarli in maniera efficace – affinché essi non restino dati sterili e senza valore ma si trasformino in preziose informazioni – servono condivisione della conoscenza, competenze specifiche, formazione, integrazione tra tutti i componenti del sistema Salute, infrastrutture uniche, sicurezza. Soltanto con queste caratteristiche essi potranno raggiungere l’obiettivo di una vera “sanità guidata dai dati“. Questa rivoluzione potrà portare ad una notevole riduzione dei costi della sanità in quanto si ridurranno notevolmente gli acuti, si eviterà lo sviluppo di molte patologie croniche, sarà possibile la teleassistenza e la telemedicina. Ma perché questa rivoluzione diventi effettiva occorre formare una nuova generazione di medici e su questo percorso la strada da fare è ancora tanta.

Comunicazione ai lettori

L’associazione ADIPSO, attraverso i suoi rappresentanti, comunica che il giorno 4 maggio u.s. ha avuto un incontro istituzionale con il Capo della Segreteria Tecnica del Ministro della Salute.

OGGETTO DELLA DISCUSSIONE È STATO:

1- Estensione del Codice di Esenzione 045 anche alla forma severa a placche in cui la superficie del corpo colpita sia da 3 al 10% (BSA, Body Surface Area) valutata dal medico specialista ospedaliero.

2- Inserimento della Psoriasi nel Piano Nazionale di Cronicità

Sul punto 1 la Presidente ADIPSO ha voluto sottoporre all’attenzione del Rappresentante del Ministro il problema che vede esclusa dall’esenzione la forma severa della psoriasi a placche (detta anche volgare) che ha un alto impatto sociale generando stigma e depressione con conseguente peggioramento della qualità di vita. Ovviamente esistono alcuni indici scientifici in base ai quali il medico valuterà il coefficiente di gravità della patologia. Per quanto riguarda il punto 2, la psoriasi è sempre stata definita come malattia recidivante e cronica per cui non si capisce perché fu estromessa da una commissione ministeriale nel 2016 dal Piano di Cronicità senza ascoltare il parere di ADIPSO, come Associazione di pazienti. Il capo della Segreteria Tecnica ha preso atto della nostra legittima richiesta e invitato l’associazione a presentare ufficialmente, attraverso il portale del Ministero della Salute, le richieste in oggetto alla Commissione dei LEA evidenziando che tali richieste dovranno essere supportate da una valida documentazione avvalorate dalle Società Scientifiche di dermatologia che possano giustificare sia l’estensione del codice 045 alla forma volgare severa sia l’inserimento della Patologia nel Piano di cronicità.