Referti, cartelle cliniche, quadri diagnostici, lettere di dimissioni, prescrizioni: la maggior parte dei documenti prodotti in ambito sanitario contiene oggi informazioni non strutturate. Si stima, infatti, che circa l’80% delle informazioni di carattere clinico sia gestita e archiviata sotto forma di testo libero. Una modalità che non consente di sfruttare le potenzialità del dato, non permettendo interrogazioni, ricerche e analisi per estrarre e ricavare quegli elementi di conoscenza necessari a ottenere miglioramenti nell’assistenza sanitaria, elementi di business per il supporto decisionale e informazioni gestionali utili per integrare gli ambiti applicativi.
Eppure oggi esistono strumenti in grado di automatizzare l’utilizzo dei dati testuali ed elaborare così informazioni utili per automatizzare i processi di cura, introdurre maggiore efficienza, ridurre i tempi e i costi dell’assistenza. Un approccio data driven che consentirebbe, ad esempio, di valutare l’appropriatezza prescrittiva, elemento indispensabile per contrastare il fenomeno della medicina difensiva, ottenere razionalizzazione della spesa sanitaria (si valuta che decine di miliardi di euro all’anno sulla spesa sanitaria nazionale siano dovuti a inappropriatezza ed eccesso delle prescrizioni), equità di trattamento dei cittadini (contenimento delle liste di attesa) e rispetto dei pazienti circa i potenziali danni dovuti all’esposizione ad indagini inutili e a volte dannose. Come diffondere questo approccio al dato? Quali i passaggi (culturali, tecnologici, gestionali) necessari? Quali le piattaforme e le soluzioni disponibili?
