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Il valore del dato è nella sua qualità

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Quando parliamo di dati, soprattutto in ambito sanitario, la nostra mente corre subito alla quantità spropositata di informazioni che il settore medico produce ogni giorno.

Milioni di dati. Ma basta questo a farci capire che sono dati di qualità?

Molto non vuol dire buono, e quando parliamo di dati, questa affermazione è ancora più vera.

C’è un detto che va molto di moda in questi casi, Garbage In, Garbage Out.

È un concetto utile per ricordarci che i computer elaborano in modo acritico anche dati palesamente sbagliati o senza senso (garbage in), producendo quindi risultati sbagliati o senza senso (garbage out).

Tanta spazzatura metti dentro, tanta ne tiri fuori. E un dato-spazzatura in ambito medico può essere dannoso.

Se inserisco dati sbagliati in un elaboratore, non posso aspettarmi che l’elaboratore aggiusti quei dati e poi riproduca un output di qualità.

Questo motto, che si abbrevia con GIGO, era molto popolare quando furono sviluppati i primi computer.

I programmatori dovevano verificare ogni parte del programma e prestare attenzione agli input, perché da questi dipendeva la qualità dell’output. Ma ancora oggi è così: per quanto siano potenti i calcolatori di oggi rispetto ai primi prototipi, non possono migliorare la qualità del dato oltre un certo livello.

L’esempio delle registrazioni audio ci può aiutare: se la registrazione è di bassa qualità, potremmo intervenire con qualche piccolo aggiustameto sui rumori di fondo e sul volume, potremmo fare forse un minimo di pulizia, ma da una registrazioen di scarsa qualità difficilmnmete ne uscirà una di alta qualità.

Più in generale, anche quando si tratta di prendere decisioni, queste si basano su informaizoni raccolte in precedenza o in tempo reale: se quelle inforaiozni sono sbagliate e non c’è modo di essere allertati, saranno usate come buone e la decisione sarà presa sulla base di presupposti sbagliati.

La qualità del dato sanitario

Ora immaginatevi tutto questo nel mondo sanitario: un’informazione errata su una terapia, una trascrizione errata su un’allergia, che tipo di conseguenze possono avere sul paziente e sul sistema?

In una Data Economy come quella in cui viviamo, il settore sanitario è proprio uno dei principali fornitori di grandi volumi di informazioni e con caratteristiche specifiche. Ciò lo rende particolarmente interessante e, allo stesso tempo, vulnerabile in termini di privacy e sicurezza. Per questo oggi più che mai occorre validare la qualità di queste informazioni.

Le aziende Life Sciences stanno lavorando come mai prima d'ora alla ricerca, allo sviluppo e alla produzione di beni e servizi per il settore. Per loro i dati provenienti dall’utilizzo dei farmaci o dall’uso di determinate soluzioni, sono fondamentali. E devono essere dati di qualità.

Ad esempio, le informazioni inerenti la farmacovigilanza, o quelle sui patient related outcome sono indispensabili per capire se un trattamento sta o meno funzionando. Il dato non può che essere di qualità per avere senso ed essere utile.

L' Intelligenza Artificiale (AI)

L' Intelligenza Artificiale (AI) è già applicata con successo nel settore sanitario. L’AI può supportare il medico a prendere decisioni diagnostiche, terapeutiche e di follow-up. Lo stesso accade nella ricerca, nelle sperimentazioni cliniche o nella telemedicina. Se è necessario che i dati siano di qualità in qualsiasi attività, nel caso della sanità è d'obbligo. Le persone e la loro qualità di vita dipendono da questo.

Internet of Medical Things ( IoMT)

L'importanza della qualità dei dati ovviamente non riguarda solo l'IA, ma altri trend e tecnologie come mHealth, Internet of Medical Things ( IoMT), cloud computing (cloud computing) e robotica; anche la realtà virtuale e la realtà aumentata saranno accelerate grazie allo sviluppo del 5G.

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