Anitec-Assinform ha rilasciato un white paper che fotografa la spesa in Big data e Analytics in sanità. Lo ha presentato nel corso dell’evento presso Milano LUISS Hub for makers and students.
Dal report si evince una crescita a doppia cifra, anche se i volumi sono ancora bassi. Ecco in sintesi cosa è emerso dall’evento.
La spesa in Big data e Analytics in sanità
All’evento dal titolo “Una data governance per una sanità digitale più inclusiva”, Anitec-Assinform ha presentato un white paper sulla spesa in Big data e Analytics nella sanità italiana, dal titolo “Una Data Strategy per la Sanità Italiana”, che fotografa una crescita del +12,5% nel budget in Big data e Analytics in sanità.
Il settore della Digital health è stato cruciale per il sistema Paese negli ultimi due anni. Infatti, le applicazioni di tecnologie digitali in sanità trainano un mercato che ha raggiunto tassi quasi a doppia cifra nel 2021.
Secondo NetConsulting Cube, inoltre, il comparto Big data e Analytics in sanità, nel mercato Digital health, è destinato a valere 135 milioni di euro nel 2022, per raggiungere quota 200 milioni nel 2025.
Tuttavia i player del settore sanitario non sfruttano ancora il potenziale dei Big data in sanità.
Infatti, esistono limiti che richiedono uno sforzo di sistema per essere superati:
- interoperabilità;
- cybersicurezza;
- competenze digitali.
“Ora”, ha commentato Marco Gay, presidente di Anitec-Assinform, “serve una Data strategy per completare la digital transformation nel Sistema Sanitario Nazionale (SSN)”.
Il white paper nel dettaglio
Il gruppo “Digital Transformation in Sanità” di Anitec-Assinform ha offerto la sua ricetta per creare valore in sanità partendo dai dati nel white paper di Anitec-Assinform.
Gli otto capitoli e l’appendice del white paper raccolgono alcune best practice per fare il punto del quadro complessivo della sanità digitale data-enabled, spaziando dall’analisi dello stato dell’arte fino a prospettare gli sviluppi futuri.
Il report esplora i modelli per la gestione dei dati e, analizzando i contesti nazionale ed europeo, elabora il concetto di life data.
Per elaborare una Data strategy per la sanità in Italia e iniziative che mettano i dati al centro delle azioni delle organizzazioni del settore sanitario, servono cinque aree di policy prioritarie:
- le competenze digitali;
- cybersecurity;
- la data governance;
- l’infrastruttura;
- Life data.
“La sanità è un settore strategico che interessa la vita di tutti”, ha concluso Marco Gay, Presidente di Anitec-Assinform: “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. 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”.
Le competenze digitali in Big data e Analytics in sanità
Si tratta di un nodo fondamentale per determinare il successo dei programmi di trasformazione digitale in Sanità. La digital transformation richiede un’azione su due fronti: incrementare le competenze di base nella popolazione e potenziare le competenze informatiche specialistiche nell’SSN.
La cybersecurity
I dati sanitari sono dati sensibili per natura. La cybersecurity è dunque cruciale nel processo di trasformazione digitale in ambito sanitario.
La Data strategy deve dunque tradursi in iniziative concrete in cui la sicurezza dei dati ricopra un ruolo determinante. Ogni progetto di digitalizzazione dei processi sanitari deve seguire una logica di Security by Design lungo tutta la catena di erogazione del servizio: organizzazione, sicurezza delle attrezzature e competenze dei dipendenti.
La data governance
Occorrono norme chiare sulle possibilità d’uso e scambio dei dati per capitalizzare i buoni risultati conseguiti nei progetti abilitati in ambito AI da deep learning e machine learning.
Bisogna dunque scalare a livello nazionale le esperienze già compiute nel campo dell’intelligenza artificiale. Infine è necessario illustrare alle istituzioni il grande valore che l’AI apporta nella pratica clinica in termini di efficienza ed efficacia.
L’infrastruttura
La Data-Driven Healthcare necessita di un’infrastruttura capillare che permetta di raccogliere, trasferire, elaborare e fruire dei dati.
L’infrastruttura deve dunque abilitare l’interoperabilità dei dati mediante la loro strutturazione logica. Infatti, il modello semantico, a partire dallo standard FHIR, deve permettere di comprendere il significato dei dati contenuti per tutta la gamma di potenziali utilizzi.
Il white paper consiglia dunque di adottare linee guida comuni che promuovano l’implementazione di infrastrutture adeguate e affidabili. Una volta messe a punto, devono dotarsi di strumenti che consentano un puntuale monitoraggio funzionale per erogare servizi di qualità all’utenza.
Life data nei Big data e Analytics in sanità
Dalla logica di utilizzo verticale dei dati, finalizzata al singolo progetto, si deve passare a una strategia che valorizzi standard, collaboration e riuso dei dati in senso trasversale e multidisciplinare.
Bisogna dunque abbandonare un modello che sfrutta prettamente i dati clinici, per integrarli con altri tipi di dati: i Life data ovvero i “dati esogeni” agli episodi clinici, in grado però di avere un impatto sul benessere. I Life data rafforzano infatti la medicina personalizzata e abilitano tecnologie come i digital twin personali.
