Relazione Big Data e Applicazioni in Campo Medico - Tecnologie Web Unito

TECNOLOGIE WEB - 9 CFU PROF.SSA ANNA GOY

BIG DATA E APPLICAZIONI IN CAMPO MEDICO RELAZIONE FINALE

SALVATORE GANCI CORSO DI LAUREA MAGISTRALE IN COMUNICAZIONE, ICT E MEDIA

Big Data e applicazioni in campo medico di Salvatore Ganci Matric. n° 829183 INTRODUZIONE Nell'era digitale il nostro corpo è diventato trasparente: abbiamo la possibilità di trasformarlo in dati che le intelligenze artificiali rielaborano per noi come nessun umano potrebbe fare. Il nostro medico può gestire il nostro corpo digitale dallo smartphone ovunque si trovi, in qualsiasi momento. Nella scienza dell’informazione, tecnologia e business andranno sempre più a braccetto e anche la professione medica, come tante altre, verrà attraversata da questa trasformazione.

BIG DATA E WEB 2.0 Negli ultimi decenni del Novecento la diffusione delle Tecnologie dell’Informazione e della Comunicazione ha portato alla nascita dei cosiddetti “new media” che si caratterizzano per l’uso di formati digitali: questi permettono di archiviare, trasportare, e conservare i dati con estrema facilità. I server web sono in grado di registrare il comportamento di milioni di utenti e di produrre istantaneamente siti con un contenuto personalizzato in cui sono personalizzate anche le pubblicità che vengono mostrate. (cfr. Shapiro, Varian [1999] pp. 3-10).

L'utente può fungere da content provider scrivendo recensioni su Amazon , o diventare data provider iscrivendosi ad es. su Facebook e inserendo informazioni socio-demografiche, compiendo ricerche attraverso Google, l'utente fornisce dati di particolare valore. A partire da questo è stato coniato il termine web 2.0 per riferirsi a una strategia basata sull'architettura della partecipazione.Il web 2.0 utilizza modello Software as a Service (SaaS): i dati e software non sono più installati e archiviati sul personal computer dell'utente, ma nella cosiddetta nuvola (Cloud), accessibili in modalità ubiquitous (anywhere and anytime) ovvero in computer all'interno di Data Center accessibili via internet. La diffusione dei Cloud ha da un lato aumentato l'efficienza di trasmissione per l'utente, dall'altra ha portato ad una evoluzione dell'architettura aperta e decentrata di Internet verso un sistema maggiormente centralizzato e quindi facilmente controllabile dalle società proprietaria dei Data Center quali Google, Amazon e Yahoo (cfr. Vellar A. [2015], pp. 34 -36). Nel 2013 l’universo digitale in espansione ci ha messo di fronte a una consapevolezza travolgente: il 90% di tutta l’informazione digitale era stata generata nei 2 anni precedenti. Nel 2000 le informazioni digitali rappresentavano il 25% di tutta l’informazione prodotta al mondo: nel 2013 quel 25% è schizzato alla quasi totalità, raggiungendo il 98%. Ciò vuol dire che gli esseri umani saranno sempre più misurabili: quando navighiamo in internet, scriviamo sui social o facciamo delle scelte generiamo continuamente nuove informazioni che vengono setacciate, analizzate, interpretate.

Il termine Big Data identifica una raccolta di dati particolarmente estesa in termini di volume, velocità e varietà, da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici che superino i limiti dei tradizionali database (cfr. https://www.cfaonline.it/in-che-modo-i-big-data-generano-valore-perle-aziende/): è un argomento plurimo, che implica problematiche di archiviazione, elaborazione, analisi e visualizzazione. L’ambito dell’analisi diventa il cuore della business intelligence: esistono oggi potenti strumenti informatici (sistemi di cognitive analytics, machine learning, soluzioni software) che utilizzano algoritmi matematici molto sofisticati e possono interpretare moli enormi di informazioni digitali, in base a relazioni che il cervello umano, nonostante abbia capacità logiche superiori a quelle delle macchine, non potrebbe catturare: la quantità di dati che può esaminare un computer è superiore di svariati ordini di grandezza rispetto alle capacità umane” (cfr.

http://www.diabete-rivistamedia.it/wp-content/uploads/2017/05/02_Sez_FORMATIVA_Agg_Zilich-1.pdf).

IOT COME MOTORE DI PREVENZIONE A 360° Un fenomeno collegato ai Big Data è rappresentato dall’Internet Of Things, l'Internet delle cose, evoluzione dell'uso della Rete: gli oggetti (le "cose") si rendono

riconoscibili e acquisiscono intelligenza grazie al fatto di poter comunicare dati su se stessi e accedere ad informazioni aggregate da parte di altri. L'obiettivo dell'internet delle cose è far sì che il mondo elettronico tracci una mappa di quello reale, dando un'identità elettronica alle cose e ai luoghi dell'ambiente fisico. Gli oggetti e i luoghi muniti di etichette Identificazione a radio frequenza (Rfid) o Codici QR comunicano informazioni in rete o a dispositivi mobili come i telefoni cellulari. (cfr. https://it.wikipedia.org/wiki/Internet_delle_cose). Con IoT CI si riferisce dunque agli oggetti di uso

comune, in grado di raccogliere dati dal contesto in cui si trovano e mandarli in rete: smartphone, componenti di domotica, tecnologie installate sugli autoveicoli, capi d’abbigliamento intelligenti. In medicina l’IOT riguarda i dispositivi dotati di sensori che possono rilevare informazioni dall’organismo e trasmetterle sul web: battito cardiaco, livelli di glucosio, pressione arteriosa, saturazione di ossigeno, temperatura corporea… ed è un elenco destinato ad allungarsi a dismisura, con apparecchiature che per oggi sono solo indossabili ma, in un futuro prossimo, saranno anche installabili, con chip elettronici inseriti all’interno del corpo umano.

SALUTE DIGITALE CONDIVISA Sono oltre 300 mila le app per la gestione della salute e dei dati sanitari già disponibili negli app store, sviluppate ad hoc per ogni sistema operativo, per lo più Android (Google, open source), iOS (Apple): secondo gli esperti, il 40% circa delle app sono dedicate in modo specifico all’ambito terapeutico, mentre le altre sono rivolte in modo più generico al monitoraggio del benessere della persona. La qualità delle app per la salute aumenta di pari passo con l’esperienza che ne fanno gli utenti: il 55% delle app lanciate negli ultimi due anni sono state valutate con almeno quattro stelle, rispetto al 31% di quelle lanciate prima del 2015. Ad esse si aggiungono i 340 dispositivi indossabili già sul mercato: oltre il 55% delle app più scaricate serve ad acquisire i dati provenienti da vari tipi di sensori. Anche in questo caso, la maggior parte riguarda applicazioni per il monitoraggio dei parametri di wellness – ad esempio negli allenamenti sportivi – ma sempre di più sono le applicazioni dedicate a specifiche situazioni patologiche. Gli algoritmi sempre più sofisticati che analizzano i dati provenienti dai sensori, inoltre, permetteranno in futuro di creare dei veri e propri biomarcatori digitali dello stato di salute, in grado di tenere sotto controllo tutti i parametri critici per la progressione della malattia verso l’affermarsi della medicina di precisione basata sulla stratificazione dei pazienti in base ai sintomi (cfr. http://www.farmacianews.it/la-medicina-di-precisione-passa-per-la-salute-digitale/).

PILLPACK E AMAZON: IL FUTURO DEL MONDO FARMACEUTICO Amazon ha dichiarato che presto comincerà a vendere farmaci: già da tempo l’azienda di commercio elettronico statunitense, con sede a Seattle, aveva profilato la possibilità di vendita farmaci senza prescrizione, probiotici, integratori e vitamine. Grazie all’acquisto di PillPack, dal 2013 la farmacia statunitense "online" con un sistema di gestione innovativo in cui il cliente attiva un account, indica i farmaci che usa e la sua farmacia di riferimento che detiene le prescrizioni mediche, fornendo dunque i propri dati sanitari, assicurativi e di pagamento (cfr. https://www.tomshw.it/amazon-compra-pillpack-non-chiamatelafarmacia-online-95553), Amazon avrà accesso ai profili dei farmaci da prescrizione: ciò avrà conseguenze enormi, basti pensare ad A9, l’algoritmo SEO di Amazon, è quello che decide quali prodotti consigliare usando i dati di migliaia di ricerche che le persone hanno fatto. I consigli si basano in parte sulle preferenze di acquisto del cliente e sugli acquisti anteriori, come su altri fattori.

Quasi tutte le ricerche di Amazon sono svolte con intenzione di acquisto, per questo l’algoritmo si riduce a un paio di cose: rilevanza e rendimento. Quando ordiniamo qualcosa, attraverso calcoli

complessi, l’algoritmo ha la capacità di prevedere, in base al nostro flusso di navigazione online o agli acquisti passati, se ci può interessare quell’altro prodotto o quell’altro ancora. Questo potrebbero dunque essere impiegati nella medicina predittiva, bombardando il cliente-paziente con frasi del tipo “ma guarda che il 90% dei 20.000 30.000 100.000 pazienti che usano le medicine che usi tu prende anche questa, ti potrebbe interessare anche …”, e quindi ciò farebbe della macchina “un medico” vero e proprio per il paziente-cliente.

PANCREAS CONDIVISO: IL CASO DI DANA LEWIS Oggi i dati aiutano chi è malato nella vita quotidiana: è il caso di Dana Lewis, una giovane di Seattle che ha hackerato il suo diabete congenito (di tipo 1) creando, grazie all’aiuto di informatici e designer, un pancreas artificiale e portatile: si tratta di un piccolo computer che comunica via radio, con un sistema di monitoraggio continuo della glicemia e una pompa di insulina che legge i dati, effettua i calcoli, e decide cosa fare senza bisogno di alcun intervento umano. Negli ultimi mesi, in USA, la Federal Drug Administration (FDA) ha approvato il pancreas artificiale ufficiale, che consiste in un apparecchio capace di monitorare automaticamente il glucosio nel sangue, rilasciando la giusta quantità di insulina. Dietro questo apparecchio ci sono grandi nomi della farmaceutica e diversi esperti, ma nel caso di Dana si tratta di un pancreas artificiale sviluppato con le regole del fai-da-te… e tanta competenza tecnica, anche da parte del marito (cfr. https://iltuodiabete.it/ita/Storie/Dalla-Community/Il-pancreas-artificialecasalingo-di-Dana-Lewis). “Il diabete di tipo 1 mi è stato diagnosticato a 14 anni, avere una via col diabete 24 ore su 24 è stata una vera sfida, devi tenere sott'occhio per sempre il livello di zuccheri nel sangue. All'inizio dovevo pungere il dito 14 volte al giorno per misurare il glucosio e poi dovevo fare le iniezioni di insulina: dopo un anno sono passata un piccolo apparecchio che infonde insulina durante tutta la giornata. Dopo altri due anni ho aggiunto anche un monitor continuo della glicemia in grado di misurarla ogni 5 minuti.” Il Google Cloud Messaging o GCM è un servizio di Google che permette di inviare notifiche o dati da un server di terze parti ai dispositivi Android, iOS o Chrome.

Tutti gli aspetti dell’invio dei dati, della gestione della coda e della consegna sui dispositivi sono gestiti dal GCM stesso. Esso permette agli sviluppatori di creare un’esperienza utente eccellente limitando il numero di righe di codice da scrivere e permettendo una migliore gestione dell’applicazione e del dispositivo (cit. file:///C:/Users/Salvo%20PC/Desktop/12%20%20GoogleCloudMessaging.pdf). “Il CGM – spiega ancora Dana - ha un sistema di allarme che mi avrebbe dovuto avvisare ogni volta che livello di glicemia si fosse abbassato o alzato troppo, ma quando sono andata al college mi sono resa conto di avere un sonno pesante e mi succedeva di non svegliarmi durante l’allarme. Ho pensato che sarebbe stato perfetto riuscire a far suonare il cellulare che ha un volume più alto, ma il problema era che non poteva avere accesso ai dati del mio glucosio.

Un paio di mesi dopo ho incontrato qualcuno che era riuscito a capire come tirar fuori dall'apparecchio i dati del glucosio: così ho potuto misurare la glicemia ogni 5 minuti, mandare i dati nel cloud e da lì scaricarli sul mio cellulare, per avere una suoneria più forte. La mia vita è cambiata, l'open Source mi ha dato la serenità di andare a dormire senza temere di morire nel sonno. Poi ho avuto un'intuizione: se fossimo riusciti a collegare a un piccolo computer (un Raspberry Pi, per chi non è famigliare con l’elettronica, pensatelo come un mini computer) sia il CGM che la pompa di insulina, avremmo creato di fatto un sistema di pancreas artificiale completo che non avrebbe richiesto intervento umano. Non devo più fare i calcoli operazioni manualmente: questo progetto è un lavoro della comunità online decine di persone hanno aiutato a creare l’hardware, il software, gli algoritmi, il design. Oggi il sistema è utilizzato in tutto il mondo da più di 700 persone, si ha la massima trasparenza in ogni linea di codice, tutto è personalizzabile, persino i colori: le persone costruiscono il proprio dispositivo, inseriscono i propri dati, è tutto fatto su misura per il proprio corpo.”

Dana Lewis è una cittadina consapevole e tecnologicamente preparata: per questo motivo ha pensato di pubblicare la fonte del codice su OpenAps.org (piattaforma open source creata proprio da loro due) e alcuni sviluppatori in ambito medico stanno lavorando a nuovi devices a partire da questo prototipo.

MEDBOOK AFRICA: IL MEDICO A PORTATA DI APP In Kenya il sistema MedBook Africa consente ai cittadini di avere a disposizione sul cellulare tutta la propria storia medica, analisi e farmaci compresi, e poterli portare con sé quando scelgono di cambiare dottore. Istituito nel gennaio 2011 per affrontare gli Obiettivi di Sviluppo del Millennio (MDGs) e contribuire all'emblematica Vision 2030 del Kenya, @iLabAfrica, tra gli sviluppatori di MedBook Africa, pone un particolare accento sull'identificazione di soluzioni tecnologiche che affrontino le preoccupazioni del settore pubblico come la salute, l'agricoltura, la sicurezza informatica e lo sviluppo delle capacità. L'attrattiva del Centro di Ricerca e Innovazione ICT per Medbook parla da sé, in particolare se vista esclusivamente attraverso la lente dei suoi innovativi programmi di eHealth. L'ambiente favorevole di @iLabAfrica ha prodotto il tanto decantato sistema web e mobile IDSR (Integrated Disease Surveillance and Response) che raccoglie e confronta i dati epidemiologici delle malattie in tutto il paese per conto del Ministero della Salute. La sua Early Infant Diagnosis (EID), che traccia i dati dei test HIV per i neonati a livello di struttura sanitaria, non solo ha affrontato le sfide delle inefficienze dei costi e della lentezza dei tempi di risposta, ma ha contribuito in modo significativo a migliorare i risultati sanitari dei neonati infettati dall'HIV. Medbook ha inoltre beneficiato delle risorse del Centro per la sicurezza informatica di @iLabAfrica, garantendo che tutti i dati memorizzati sulla sua piattaforma siano protetti in modo sicuro e criptati secondo gli standard di sicurezza di livello bancario. @iLabAfrica fornirà anche una struttura di supporto aziendale e una direzione politica per utilizzare Medbook come vero e proprio strumento di pianificazione e implementazione sanitaria in Kenya (cfr. https://www.medbookafrica.com/#/).

BLOCKCHAIN PER RESTARE ANONIMI Una blockchain è un database perché è un libro mastro digitale e memorizza le informazioni sulla struttura dati del blocco: la struttura in cui le informazioni sono memorizzate in un database è chiamata tabella. Tuttavia, la blockchain è un database e il database potrebbe non essere una blockchain: sebbene conservino tutte le informazioni, sono completamente diverse nel design, quindi non sono intercambiabili. Inoltre, gli obiettivi dei due sono diversi, quindi per molte persone non sono molto chiari perché la blockchain è necessaria e perché il database è più adatto per la memorizzazione di determinati dati (cfr. https://bitecoin.it/blockchain/quale-la-differenza-tra-blockchain-e-database/). Oggi grandi aziende informatiche, come ad esempio Microsoft, stanno creando sistemi per appropriarsi del controllo dei dati soprattutto sanitari: lo startupper Casey Alt, bioinformatico, collabora con l’Università di Berkeley: la sua azienda ha elaborato un sistema che consente di restare anonimi e gestire i dati sia in vita che in morte. Spiega il ricercatore: “oggi possiamo cedere i dati crittografati attraverso la blockchain: ogni accesso e utilizzo da parte dei ricercatori verrà tracciato, così dopo la morte potremmo lasciare i dati in eredità alla ricerca o alle generazioni future, aiutando milioni di persone.

La blockchain può essere semplificata come un processo in cui un insieme di soggetti condivide risorse informatiche (memoria, CPU, banda) per rendere disponibile alla comunità di utenti un database virtuale generalmente di tipo pubblico, ma esistono anche esempi di implementazioni private, e in cui ogni partecipante ha una copia dei dati. L'utilizzo di un protocollo di aggiornamento ritenuto sicuro dalla comunità degli utenti e di tecniche di validazione crittografiche genera la reciproca fiducia dei partecipanti nei dati conservati dalla blockchain, fiducia che la rende comparabile ai ‘registri’ gestiti in maniera accentrata da autorità riconosciute e regolamentate (banche, assicurazioni ecc…)” (cit. https://it.wikipedia.org/wiki/Blockchain).

BIBLIOGRAFIA - Vellar Agnese [2015], Le industrie culturali e i pubblici partecipativi. Dalle comunitĂ di fan ai social media, Aracne - Shapiro C., Varian Harl R. [1999], Information Rules. Le regole dell'economia dell'informazione, Etas - Carl Shapiro, Hal Varian e Joseph Farrell [2005], Introduzione all'economia dell'informazione, Etas - Castellas Manuel [2001], Galassia Internet, Feltrinelli

SITOGRAFIA https://bitecoin.it/blockchain/quale-la-differenza-tra-blockchain-e-database/ https://www.tomshw.it/amazon-compra-pillpack-non-chiamatela-farmacia-online-95553 https://www.raiplay.it/video/2018/08/Codice-La-vita-e-digitale-Padroni-del-nostro-corpo-430a3ec4df904375-8345-d0223f651e05.html https://www.cfaonline.it/in-che-modo-i-big-data-generano-valore-per-le-aziende/ https://www.scienzainrete.it/documenti/autori/massimo-delledonne-0 file:///C:/Users/Salvo%20PC/Desktop/12%20-%20GoogleCloudMessaging.pdf https://www.medbookafrica.com/#/ https://diyps.org/about/dana-lewis/ http://la-cura.it/la-storia-della-cura/ https://iltuodiabete.it/ita/Storie/Dalla-Community/Il-pancreas-artificiale-casalingo-di-Dana-Lewis https://it.wikipedia.org/wiki/Internet_delle_cose