Sanità e Farmaceutica

Blockchain, IoMT e Intelligenza Artificiale

Applicabilità e prospettive a breve termine nella sanità

Innova4 – Tecnologie innovative e sanità (18/05/2018)

1. Abstract

Questo studio si pone l’obiettivo di presentare un punto di vista sulle possibili applicazioni di alcune tecnologie informatiche innovative nel contesto dei sistemi informativi sanitari, con particolare attenzione alla situazione italiana.

Saranno discusse motivazioni, criticità, casi d’uso e verranno proposte soluzioni all’uso di tecnologie blockchain, dispositivi IoMT (Internet of Medical Things) e metodi di analisi automatica big-data, machine-learning e deep-learning per l’estrazione innovativa di conoscenza dalle banche dati sanitarie.

2. Situazione

L’odierno avanzamento tecnologico pervasivo in ogni aspetto sanitario, da ambiti ospedalieri protetti fino a scenari di telemedicina personale, in congiunzione alla progressiva accelerazione nella digitalizzazione di tutte le informazioni disponibili sta generando una raccolta dati sempre più imponente e sempre più complicata da gestire e comprendere nel suo complesso.

3. Rationale

La centralità del paziente unita al coordinamento intelligente delle azioni mediche a suo favore, presenta notevoli potenzialità per la riduzione dei costi delle cure somministrate dai sistemi sanitari, spingendo inoltre a un più generale miglioramento della prevenzione, diagnosi e qualità delle cure stesse, sempre più personalizzate. Tuttavia, riuscire a raggiungere l’obiettivo di un coordinamento intelligente delle cure ha risvolti complessi collegati alla gestione, all’interoperabilità e alla comprensione di informazioni eterogenee organizzate in data silos fisici (dati mantenuti e accessibili esclusivamente da una unità operativa) e data silos logici (dati organizzati logicamente esclusivamente per gli usi di una specifica unità operativa). La situazione peggiora se si aggiunge il fatto che le informazioni registrate spesso non sono strutturate o lo sono solo parzialmente e non completamente, ossia le informazioni non sono categorizzate e organizzate in modo da essere facilmente interrogabili da sistemi informatici (ad es. un referto medico è un documento di altissimo valore qualitativo e cognitivo, ma non è tradotto e organizzato in modo da essere facilmente “compreso” da algoritmi automatici).

Le tecnologie blockchain, per loro natura, si pongono in prima linea come fondamento per sviluppare l’interoperabilità progressiva fra sistemi informativi sanitari nazionali. Tramite meccanismi puramente transazionali, verificabili e sicuri le blockchain offrono l’ulteriore vantaggio di facilitare l’implementazione della compliance normativa (GDPR,NIS Directive, …) in scenari complessi che vedono la presenza di interazioni tra sistemi sanitari inter-regionali, soggetti terzi privati (laboratori di analisi, sanità privata, assicurazioni, …) o di interazioni con flussi di dati provenienti da dispositivi portatili IoMT.

Al contempo, nuove metodologie di analisi e trasformazione dei dati (ML, DL, NLP, …) con il supporto dell’interoperabilità e accesso controllato a dati anonimizzati, stanno iniziando, soltanto adesso, a permettere l’estrazione di nuove forme di valore e conoscenza nascosta dai grandi data set sanitari oggi esistenti.

Indice

1. Abstract
2. Situazione
3. Rationale
4. Premessa
5. Motivazioni all’uso delle tecnologie blockchain nella sanità
   1. Data Integrity, Consistenza, Coerenza e Sicurezza
   2. Dati controllati dal paziente
   3. Amministrazione, gestione interna ed esterna / territoriale
   4. Gestione del percorso sanitario / Care-delivery management
   5. Dati generati dal paziente e telemedicina
6. Nuovi standard e architetture proposte
7. Intelligenza Artificiale, Apprendimento Profondo e Big Data
   1. Ri-strutturazione delle informazioni
   2. Apprendimento da immagini e flussi dati
   3. Modelli previsionali e Decision Support Systems
   4. Coordinamento delle cure e riduzione degli errori
   5. Medicina di precisione personalizzata
   6. Flussi amministrativi intelligenti
8. Appendice – Raccolta di Casi d’uso
9. Glossario

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