Ormai è assodato da tutti gli operatori del settore che l’integrazione dei dati e la loro gestione avanzata rappresentano il futuro della sanità. Perché unificando le informazioni, i processi, le esperienze e il lavoro degli stakeholder si può abilitare un nuovo paradigma basato sulla condivisione intelligente e sull’adozione di tecnologie avanzate di pratica medica.
Questo sarà il tema al centro dell’incontro InterSystems Healthcare 2024, " Unifying Healthcare: gestire i dati nell’era dell’Intelligenza Artificiale", che avrà luogo il prossimo 5 dicembre a Milano, e che punta a delineare una visione innovativa per affrontare le sfide del sistema sanitario frammentato e favorire il passaggio alla connected care, così come desiderato dal nostro paese che su questo sta lavorando grazie ai finanziamenti del PNRR sulla digitalizzazione della sanità, a partire dal fascicolo sanitario elettronico e dalla telemedicina.
In un contesto sanitario sempre più complesso, caratterizzato da sistemi disconnessi e informazioni frammentate, il concetto di "Unifying Healthcare" offre una risposta concreta. L’unificazione non solo semplifica i processi, ma grazie ad una maggiore disponibilità dei dati supporta l’adozione dell’Intelligenza Artificiale, migliorando la qualità dell’assistenza e l’efficacia operativa. Esaminiamo in dettaglio i principali pilastri di questa visione.
1. Unificare i dati da sistemi separati su una piattaforma integrata
La sanità produce enormi quantità di dati provenienti da sistemi eterogenei: cartelle cliniche elettroniche, fascicolo sanitario elettronico, dispositivi medici, database pubblici e altro ancora. La mancanza di integrazione genera ridondanze, errori e inefficienze che ostacolano lo sviluppo di applicazioni moderne. Una soluzione che unifichi questi dati offrirebbe molti vantaggi, come:
- Ridurre i costi operativi, eliminando duplicazioni e migliorando la qualità dei dati.
- Garantire la sicurezza e la tracciabilità, grazie a un unico framework per il monitoraggio del sistema, l’auditing e la gestione degli accessi.
- Facilitare la gestione del cosiddetto “debito tecnico” e semplificando l’IT change management, assicurando che i sistemi siano pronti per i continui aggiornamenti, i cambiamenti futuri e gli eventi non pianificati.
Un approccio che offre una base solida per sfruttare appieno l’intelligenza artificiale, rendendo i dati pronti per applicazioni avanzate.
2. Unificare i processi in un modello centrato sul paziente
La frammentazione dei processi è uno dei principali ostacoli a un’assistenza sanitaria efficiente. Unificando workflow e processi, si crea una "fonte unica di verità" sul paziente, essenziale per migliorare la precisione e ridurre gli errori. Come si potrebbe arrivare a questa unificazione?
- Integrando flussi di lavoro clinici e amministrativi.
- Collegando diversi sistemi in un unico punto di accesso, garantendo che le informazioni siano sempre aggiornate e complete.
Si tratta di un modello che consentirebbe di ridurre i tempi di diagnosi e migliorare la coordinazione tra reparti, creando un sistema veramente paziente-centrico.
3. Unificare l’esperienza del paziente attraverso tutti i contesti di cura
L’esperienza del paziente è spesso frammentata tra diversi setting di cura: medico di medicina generale, ospedali, cliniche specializzate e assistenza domiciliare ed in futuro le case di comunità. Unificando tutte le interazioni, si favorisce una cura personalizzata, preventiva e sostenibile e si consente un accesso trasparente e continuo ai dati, indipendentemente dal luogo o dal tipo di cura. Questo genera equità e sostenibilità, perché garantisce che ogni paziente riceva cure adeguate e accessibili. Un approccio unificato si adatta bene alla medicina territoriale che si sta delineando con il DM 77 del 2022, dove telemedicina, monitoraggio, coordinamento tra i vari setting assistenziali e tempestività di intervento ne saranno i pilastri.
4. Unificare gli stakeholder intorno al paziente
Un sistema sanitario efficace deve coinvolgere tutti gli attori nella rete di cura: medici, specialisti, caregiver e pazienti stessi. L’unificazione di queste figure è cruciale per coordinare meglio i trattamenti, evitando duplicazioni e ritardi e per supportare iniziative nazionali come il Fascicolo Sanitario Elettronico, garantendo una visione completa e condivisa del paziente.
Occorre pertanto connettere stakeholder diversi su piattaforme interoperabili in modalità nativa, promuovendo una governance chiara e trasparente delle cure. L’accesso tempestivo ai dati può fare la differenza nella vita di un paziente, sia che si trovi al pronto soccorso o che sia ricoverato: l’accesso in tempo reale alla cartella può far emergere alert sulle sue condizioni, farmaci che non può prendere e altre informazioni che ad oggi non è possibile ottenere in tempi brevi. Tutto questo deve essere fatto rispettando la privacy, la sicurezza dei dati e il GDPR naturalmente: in Italia si sta lavorando per consentire una condivisione anonimizzata delle informazioni, anche in vista dell’Spazio europeo dei Dati Sanitari.
5. Unificare modelli di cura e ricerca
La ricerca e la pratica clinica sono spesso separate, ma il loro collegamento può creare un ciclo virtuoso in cui l’innovazione migliora costantemente l’efficacia delle cure. Per raggiungere questo obiettivo occorrono piattaforme che integrino dati clinici e di ricerca e strumenti avanzati per l’analisi e la modellazione, che consentano di tradurre rapidamente le scoperte scientifiche in pratica clinica. Solo unificando modelli di cura e ricerca si può favorire una sanità più efficace e accessibile, rendendo possibile l’adozione di terapie innovative su larga scala.
Infine, il concetto di “unificazione” come risposta al paradigma del Connected Care in Italia
In Italia, il modello del connected care rappresenta una necessità, ma la sua applicazione è ancora limitata. L’adozione di un approccio unificato ai dati e ai processi consente di superare barriere storiche come la frammentazione dei sistemi e la mancanza di interoperabilità.
Sfide che andrebbero affrontate con soluzioni capaci di una gestione end-to-end dei dati, grazie all’intelligenza artificiale, capaci di integrare le varie applicazioni dipartimentali in modo interoperabile e soprattutto scalabile, in modo da evolvere insieme al sistema sanitario.
L'elemento distintivo sta nella capacità di offrire un'integrazione pressoché totale delle diverse fonti informative. Si tratta di un approccio olistico che supera i tradizionali limiti di connettività, consentendo l'interconnessione fluida tra applicazioni preconfigurate, database eterogenei grazie a standard di settore e protocolli tecnologici più disparati.
AI come catalizzatore per l’unificazione
L’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale nell’unificazione della sanità. Per abilitare l’AI si devono innanzitutto pulire e armonizzare i dati da fonti diverse, successivamente si possono creare modelli AI scalabili, grazie a funzionalità integrate per il machine learning. E si possono orchestrare flussi di lavoro clinici in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa. L’AI non solo abilita nuove applicazioni, ma accelera il passaggio verso un sistema sanitario connesso e data-driven. Per farlo occorre lavorare su piattaforme che abbiano la predisposizione nativa per il machine learning e l'intelligenza artificiale generativa, consentendo così di incorporare rapidamente modelli algoritmici nei flussi di lavoro clinici e nei processi aziendali.
L'obiettivo ultimo è rendere i dati "pronti per l'AI", ovvero creare un'infrastruttura che non solo raccolga e organizzi le informazioni, ma le prepari attivamente all'utilizzo in contesti di intelligenza artificiale. Si tratta di un approccio che va oltre la semplice raccolta dati, mirando a una vera e propria trasformazione “intelligente” del patrimonio informativo.
InterSystems insieme con i suoi partner può offrire una piattaforma abilitante per questo nuovo modello di sanità e può aiutare le strutture sanitarie e gli enti territoriale di governo della salute pubblica a gestire questo concetto di “unificazione”.
