Il mercato Big data e analytics in sanità raggiungerà i 135 milioni di euro nel 2022, con un tasso di incremento del 12,5% e una prospettiva di crescita a 200 milioni nel 2025. Ma il potenziale dei dati per la sanità non è del tutto sfruttato perché esistono limiti di interoperabilità, cybersicurezza e competenze digitali che devono essere affrontati con uno sforzo di sistema. È quanto sottolinea Anitec-Assinform nel nuovo white paper “Una data strategy per la sanità italiana” (SCARICA QUI IL DOCUMENTO COMPLETO) elaborato dal gruppo di lavoro Anitec-Assinform “Digital transformation in sanità” presso Milano Luiss Hub for makers and students e presentato nel corso dell’evento “Una data governance per una sanità digitale più inclusiva”.
Il gruppo di lavoro fornisce la sua “ricetta” per creare valore nella sanità italiana partendo dai dati. L’obiettivo è stimolare l’elaborazione di una Data strategy per la sanità del nostro paese e per lo sviluppo di strategie e di iniziative che mettano il dato al centro delle azioni delle organizzazioni che operano nel settore sanitario.
Marco Gay: “Investire bene anche i fondi del Pnrr”
Il white paper si compone di otto capitoli e di un’appendice in cui vengono raccolte alcune best practice. Il documento fa il punto del quadro complessivo della sanità digitale data-enabled, a partire dall’analisi dello stato dell’arte fino a indicare gli sviluppi futuri. La trattazione parte dai modelli per la gestione dei dati e, passando per i contesti nazionale ed europeo, arriva al concetto di life data.
Con il white paper Anitec-Assinform individua cinque aree di policy prioritarie per costruire una strategia dei dati per la sanità italiana.
“La sanità è un settore strategico che interessa la vita di tutti. È la struttura portante del nostro welfare: per questo dobbiamo renderla accessibile, efficiente e di qualità. L’innovazione è fondamentale per un servizio pubblico che non lasci nessuno indietro”, ha detto Marco Gay, presidente di Anitec-Assinform. “La sanità del futuro avrà bisogno della trasversalità dei dati per migliorare la qualità della vita delle persone. Ci sono già esperienze di successo in Italia, ma ora serve scalare. Investire bene anche i fondi del Pnrr sulla Missione 6 sarà fondamentale”.
Data strategy per la sanità: cinque aree prioritarie
La prima sono le Competenze digitali. Il tema delle competenze rappresenta un nodo cruciale per il successo dei programmi di trasformazione digitale in Sanità. Per una vera digital transformation bisogna agire sue due fronti: aumentare le competenze di base nella popolazione e rinforzare le competenze informatiche specialistiche nell’Ssn.
La seconda, e non meno importante, è la Cybersecurity. Il dato sanitario è per sua natura sensibile. La Cybersecurity è da considerare come componente essenziale di qualsiasi processo di trasformazione digitale in ambito sanitario. È fondamentale nel tradurre la Data Strategy in progetti concreti in cui la sicurezza dei dati rivesta un ruolo centrale. Ogni progetto di digitalizzazione dei processi sanitari si deve sviluppare con una logica di “Security by Design” che contempli tutti gli elementi che compongono la catena di erogazione del servizio: organizzazione, sicurezza delle apparecchiature e competenze dei dipendenti.
Terza area strategica è la Data governance: sono necessarie norme chiare sulle possibilità di utilizzo e scambio dei dati per capitalizzare i buoni risultati ottenuti dai progetti abilitati in ambito Ai (intelligenza artificiale) da deep learning e machine learning. Occorre scalare a livello nazionale le esperienze già fatte in campo di intelligenze artificiale. Bisogna portare, nel confronto con le istituzioni, il grande valore ottenuto grazie all’Ai in termini di efficienza ed efficacia nella pratica clinica.
Quarta area è l’Infrastruttura: una data-driven healthcare presuppone l’esistenza di un’infrastruttura capillare che consenta la raccolta, il trasferimento, l’elaborazione e la fruizione dei dati. L’infrastruttura deve abilitare l’interoperabilità dei dati attraverso una strutturazione logica degli stessi: un modello semantico che a partire dallo standard Fhir consenta la comprensione del significato dei dati contenuti per tutti i possibili utilizzi. Il suggerimento è di adottare linee guida comuni che aiutino le organizzazioni sanitarie a dotarsi di infrastrutture adeguate e affidabili che, una volta realizzate, dispongano di strumenti che permettano un attento monitoraggio funzionale per erogare servizi di qualità all’utenza.
Il concetto di Life data per la medicina personalizzata
Life data è la quinta focus area: si deve passare da una logica di uso verticale dei dati, finalizzata al singolo progetto, a una strategia che valorizzi standard, collaborazione e riuso dei dati in senso trasversale, multidisciplinare. Occorre passare da un modello che utilizza prettamente i dati clinici all’integrazione di questi con altri tipi di dati: i “Life data”, vale a dire dati “esogeni” agli episodi clinici ma che possono influenzare il benessere. I “Life data” potenziano la medicina personalizzata e abilitano tecnologie come i digital twin personali.
