Big Data e medicina: qual è il futuro che aspetta i paesi UE?

La razionalizzazione dell’informatica è, al giorno d’oggi, una grande base di ripartenza per i sistemi sanitari, non solo Europei, ma di tutto il mondo.

I paesi dell’Unione Europea hanno assistito ad un vero e proprio crash test dei propri servizi sanitari nazionali, messi a dura prova dall’emergenza Covid.

Ecco che l’UE, con una serie di decisioni collegiali, sta cercando di potenziare le capacità decisionali ma soprattutto direttamente operative, per poter agire in forza mirata per ridurre gli errori, risparmiando così preziose risorse.

Proviamo per un istante ad elaborare un ipotetico sistema, nel quale i  medici possono ricevere  le informazioni sanitarie di un paziente, colto da infarto ischemico, già mentre viene soccorso nell’autoambulanza. 

O che per curare un paziente affetto da una patologia tumorale, si possa avere accesso ai dati di milioni di persone affette dalla stessa patologia. Questa mole di informazioni, se ben analizzate ed incanalate con accuratezza, potrebbe permettere ad un medico di individuare le migliori  cure e programmi teraputici per quel paziente. 

Questi esempi non sono utopistici, ma un’applicazione già perfettamente realizzabile nell’ambito medico con l’applicazione dei Big Data.

Il primo ostacolo da superare per i sistemi sanitari di tutta Europa al momento è strutturale:  diversi sistemi, diverse tipologie di archiviazione, a volte informatica e a volte ancora cartaceo, bloccano in maniera complessa la diffusione dei dati. Come ovviare quindi a questo problema?  con investimenti strutturali e coinvolgendo tutti i nodi di questa filiera, partendo dai singoli pazienti sino ad arrivare alle strutture sanitarie sovranazionali.  

Perché i servizi sanitari Europei possano superare gli ostacoli pandemici attuali, ma anche possibili future emergenze, in maniera unita ed efficace, molti esperti si tanno orientando nello sviluppo dell’utilizzo dei Big Data in medicina, come già avviene per le grandi aziende di tutti i settori internazionali, dal commercio alle aziende produttive.

Ma andiamo con ordine: cosa sono i Big Data? 

Big data, altro non è che un termine anglofono, che raggruppa e rappresenta un volume di dati di grandi dimensioni. Questi dati, siano essi strutturati o non, permettono attraverso programmi di IA particolarmente evoluti, di estrarre un quantitativo straordinario di informazioni. 

Non è però la mole dei dati a rendere importante i Big Data, Bensì l’utilizzo che società, aziende o anche stati sovrani, possono fare con i report estrapolati. 

I Big Data infatti, per essere importanti, devono essere approfonditi su più fronti di controllo e di analisi, così che le informazioni estrapolate possano migliorare business aziendali, marketing commerciali, o come nel nostro caso, una strategia medica, che essa sia per un solo paziente o per milioni di persone nel mondo

Prima che le aziende farmaceutiche e sanitarie, come ad esempio i servizi sanitari regionali italiani, possano attivamente applicare i big data, dovranno tener conto di alcuni passaggi fondamentali quali:

• Impostare strategia basate sui big data a disposizione o che si prevede possano essere registrati ed analizzati;
• Creare un data base di registrazione dei dati basato su chiavi univoche ed uguali per tutti gli utenti che ne avranno accesso;
• Impostare un procedimento di analisi ben strutturato e scientifico per la costruzione di report di estrapolazione chiari;
• Creare una catena decisionale che si basi sui dati estrapolati ed analizzati. 

Utilizzandoli in ambito medico, i Big Data e l’Intelligenza Artificiale (AI) possono essere strumenti fondamentali ed estremamente utili. Poter analizzare e studiare la salute pubblica, nonché lo stato di salute dei singoli cittadini, potrà contribuire a creare un percorso sanitario internazionale e nazionale mirato ma di semplice applicazione, non solo allo stato attuale, ma anche per possibili nuove pandemie future.

Le tecniche ed i metodi impiegati dallo studio dei Big Data in medicina , attraverso l’applicazione di Intelligenze Artificiali, potranno permettere il riconoscimento di  relazioni, anche causali, tra i più disparati  dati sanitari di diverse persone e pazienti.

Fornendo nuove conoscenze utili, si potranno così produrre degli indicatori sintetici previsionali e modelli statistici particolarmente accurati. Queste tecniche, utilizzando la capacità dei sistemi informatici di gestire quantità poderose di dati,  potranno  estrapolare da esperienze precedentemente registrate, linee guida da poter applicare in caso di nuove pandemie o di risoluzione di particolari patologie.
 

Big Data e la loro applicazione in medicina

Questi nuovi ambiti di applicazione dei Big Data, necessitano però della presenza di grandi infrastrutture e sistemi di calcolo che, attraverso i servizi tecnologici e le capacità di  analisi necessarie a una loro implementazione.

 Un Utilizzo razionalizzato nell’applicazione dei sistemi informatici avanzati basati sui Big Data, può rappresentare un eccezionale fonte per l’evoluzione della ricerca. Limiti e potenzialità dei Big Data in medicina sono in continua evoluzione, svelando sempre nuove potenzialità di applicazione dalle previsioni, alle diagnosi e soprattutto nella ricerca di cure innovative. 

Sfruttare l’emergenza provocata dal Covid-19, a livello sanitario e sistemico in tutto il mondo, può dare la possibilità a tutti i governi e all’Unione Europea, di rivoluzionare in tempi rapidi, la sanità con l’integrazione di sistemi per il tracciamento dei pazienti, delle patologie e della diffusione di malattie e virus.

Certamente possiamo affermare che questo è il momento storico più appropriato per applicare le migliori tecnologie disponibili ai sistemi sanitari. 

Come abbiamo potuto osservare nell’anno passato, la pandemia da Coronavirus, ha messo a dura prova i sistemi sanitari, i quali, gravati anche da un’obsolescenza informatica e da una trasmissione di dati non uniforme e codificata in decine di modi diversi, ha dimostrato la necessità impellente di un’informatizzazione su larga scala dei sistemi sanitari pubblici, così come sta avvenendo nei provati.

Se una riduzione spasmodica di costi, personale e spazi sanitari pubblici nel corso dell’ultimo decennio, era stata ampiamente diffusa, negli ultimi dodici mesi abbiamo assistito ad un vero e proprio collasso sanitario, con la ricerca di personale specializzato spesso non disponibile. Si rende fondamentale quindi aumentale l’efficienza con l’utilizzo di tecnologie di AI, così come avviene nelle industrie produttive, perché i giovani medici possano sviluppare le proprie potenzialità accedendo a dati aggiornati ed a report esaustivi.

L’evoluzione tecnologica è costantemente stimolata da situazioni critiche che necessitano di soluzioni innovative.

Le applicazioni di Big Data e di Intelligenze artificiali in situazioni estreme, aprono possibilità di soluzioni rapide e a costi estremamente contenuti. Se infatti implementare i sistemi genera indubbiamente costi rilevanti da sostenere, essi verranno indiscutibilmente ammortizzati nel lungo periodo, agendo su ambiente, risparmio energetico ed evitando inutile dispendio di denaro ed energie.