Big Data & Healthcare

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Dati dati dati. Condividiamo i nostri e ne riceviamo di altri, ogni singolo giorno e in ogni momento: quando facciamo shopping online, tutte le volte che entriamo su un sito web e ‘accettiamo’  l’utilizzo dei cookies o ancora durante l’utilizzo del nostro smartwatch che riceve e produce dati in base ai nostri passi e segni vitali. Dalla vita quotidiana alle attività di business, i dati governano sempre di più il mondo: i Big Data sono diventati la nuova ‘disruptive technology’, in tutti i settori. Anche l’healthcare, pur essendo tra le industrie più caute nell’adozione delle tecnologie, sta cominciando a rendersi conto dell’importanza dei dati e del loro utilizzo con l’obiettivo di aumentare l’efficacia dei servizi offerti, migliorando così sia la ‘patient satisfaction’ che il ritorno degli investimenti.

 

Ma che cosa sono i Big Data?

Gli esperti definiscono i big data usando le seguenti tre ‘V’ e si possono chiamare tali solo se posseggono queste caratteristiche:

Volume: Se abbiamo una quantità enorme di dati generati come ad esempio i dati generati da un social media, un e-commerce o ancora i wearable, stiamo parlando di Big Data.

Velocità: Se i nuovi dati vengono generati in poco tempo e c’è bisogno di rispondere ai dati generati in tempo reale, allora anche in questo caso abbiamo a che fare con i Big Data.

Varietà: Se i dati esistono in diversi formati e diverse forme, esiste anche il fattore di varietà di dati. Ad esempio le fonti dei Big Data possono essere le mail, i documenti di testo, le immagini, i video e le presentazioni.

Dando un’occhiata a queste tre V risulta lampante che i Big Data si trovino ovunque!

 

Come possono i Big Data aiutare nell’healthcare?

Attraverso l’utilizzo dei Big Data si può arrivare a percorsi di cura sempre più personalizzati, efficaci e meno soggetti a rischio clinico grazie a nuove modalità di controllo e governance dei processi.

Ad esempio i medici possono utilizzare i set di dati sul funzionamento o meno dei trattamenti sui pazienti per distinguere quali sono stati quelli più efficaci.

I dati sanitari, soprattutto i dati derivati dai wearable che tracciano i segni vitali, possono risultare d’aiuto nella prevenzione o nelle cure precoci.

 

Tanti dati da tante fonti, in ogni secondo… quali sono le sfide?

Le sfide, come si può immaginare, sono tante. Una è, ad esempio, la difficoltà di integrare le diverse fonti di dati. Per rispondere a questa problematica molte aziende si rivolgono direttamente alla tecnologia. Nel report di “IDG Enterprise 2016 Data & Analytics Research” (International Data Group company) ,  l’89% delle persone hanno dichiarato che le loro aziende hanno l’intenzione di investire sui Big Data nei prossimi due anni mentre al secondo posto troviamo le tecnologie di integrazione dei dati e subito dopo i software di analisi dei dati.

In tutto questo universo c’è una cosa, però, da tenere sotto controllo ed è la convalida dei dati . Di solito le aziende ricevono porzioni di dati simili da diversi sistemi, ma questi dati non sempre concordano. Perciò è necessario prendere questi dati “farli andare d’accordo” e, allo stesso tempo, renderli precisi, utilizzabili e sicuri: questo processo si chiama ‘data governance’.

 

 

Un’altra tematica molto importante, e sotto gli occhi di tutti, è la sicurezza, soprattutto in sanità dove vengono trattati dati sensibili. Infatti l’accesso telematico ai dati dei pazienti, pratica utilizzata per offrire un monitoraggio costante, è un aspetto fondamentale ma che, se non trattato correttamente, potrebbe mettere a rischio la privacy. Come detto da Doug Cutting, esperto di tecnologie open source ed ex Yahoo!, “la privacy è un tema attuale e preso in seria considerazione; le offerte tecnologiche devono essere percepite come sicure e la legislazione internazionale deve necessariamente allinearsi a queste nuove possibilità. Ci sono buchi legali che spesso non ci permettono di operare sui dati o di collezionarli, dati che potrebbero salvare la vita di molti pazienti. Essi possono essere utilizzati con buone intenzioni o con pessime finalità, così come ogni tecnologia. Sta a noi non abusarne e condividere un approccio utile e, sicuramente, legale”.

Oggi giorno gli investimenti sono focalizzati più sul rispondere alle esigenze immediate piuttosto che ad un’effettiva riprogettazione organizzativa strategica a lungo termine. Ma sappiamo bene che i risultati che l’utilizzo di dati può offrire all’industria non arrivano da un giorno all’altro anzi è un processo lungo e complesso.

Detto questo, però, all’interno della sanità sta comunque emergendo una sempre crescente attenzione all’uso del Big Data in supporto alle decisioni cliniche. Secondo gli studi di Frost & Sullivan entro 5 anni le soluzioni dedicate a questo settore avranno un impatto diretto sulla somministrazione dei farmaci e sugli esiti delle cure. In più, le entrate globali del mercato dei big data e degli strumenti di analisi in ambito sanitario dovrebbero raggiungere -nel 2020-  i 7,50 miliardi di dollari.

 

 

Come si possono affrontare le sfide?

Per affrontare le sfide che accompagnano la rivoluzione dei Big Data, la sanità, così come altri settori, può sfruttare le possibilità infinite della ‘tecnologia’. Ad esempio per gestire il dato sanitario si parla spesso del ‘cloud’.

L’utilizzo del cloud nella sanità ha almeno due vantaggi, come discusso durante il recente incontro “La gestione del dato sanitario, sicurezza e cloud nell’era dei big data” tenutosi a Milano il 29 Marzo. Il primo fra tutti è l’immagazzinamento delle informazioni e una fruizione più agile delle informazioni tra i vari operatori sanitari. In secondo luogo, con l’acquisizione dei dati è possibile fare alcune predizioni in merito a determinate patologie e gestire al meglio i nuovi test clinici partendo da campioni molto più ampi. Questo, chiaramente, si ripercuote anche positivamente sui costi.

Per capire la velocità di espansione dei Big Data basta pensare che nel 2015 sono stati utilizzati circa 22 terabyte di memoria e che in vent’anni si prevede un incremento del 40%.

Paolo Colli Franzone, dell’Osservatorio Netics che monitora il mercato ICT, durante lo stesso incontro del 29 Marzo, ha affermato che “Entro il 2020 i dati non strutturati in un ospedale medio saranno di 200 terabyte e in otto anni a partire da oggi i grandi ospedali utilizzeranno piattaforme di machine learning per il supporto alle decisioni diagnostiche, terapeutiche e assistenziali” e allo stesso tempo ha avvisato che: “La quantità di attacchi cibernetici, inoltre, è destinata a crescere del 25% a partire dal 2026“.

Il trend crescente verso la centralizzazione dei “Big data” legati alla medicina porterà certamente enormi vantaggi ma anche parecchi dubbi, legati specialmente alla privacy e alla sicurezza delle informazioni fornite dai pazienti e che i Big Data continueranno a giocare un ruolo importante nello sviluppo dei nuovi trattamenti medici aumentando anche la comprensione di come prevenire nuove malattie e migliorare la qualità della nostra vita.

 

Sources:

DatamationAboutPharma, NCF.