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Big Data e Salute; quando i giganti sono buoni davvero

Quando le nuove tecnologie vengono applicate alla sanità ci guadagniamo in sicurezza, precisione e qualità

Nell’era dell’industria 4.0 e della corsa alla digitalizzazione, i big data sono la materia prima dalla quale estrarre conoscenza. Non sempre però vengono utilizzati al meglio delle loro capacità e la cronaca attuale è piena di scandali sulle violazioni di privacy perpetrate dalle grandi compagnie tecnologiche. Nonostante ciò, è riduttivo definire i big data e il loro utilizzo come sempre inaccettabile, soprattutto quando possono aiutarci a vivere meglio e più a lungo.

Attualmente, esiste un algoritmo che decide cosa mostrare e cosa nascondere sui nostri devices (pubblicità targhettizzate oppure solo alcuni tipi di notizie). Ebbene, questo sistema dovrebbe essere trasparente ed accessibile. Se vogliamo beneficiare dell’essere parte di questa nuova rete globale, dobbiamo accettare il fatto che i nostri dati sono immagazzinati da qualche parte e sono fuori dal nostro controllo. 

I governi si stanno interessando a questo tema in due modi: impedendo la raccolta e la centralizzazione dei dati oppure creando nuove e complicatissime leggi sull’utilizzo e la compravendita di quest’ultimi. Ma ciò non aiuta a scovare nuove conoscenze e creare nuovi insight sulla nostra vita. I big data, di per sé, sono incomprensibili: sono come delle enormi montagne, dove i software sono le macchine scavatrici e gli analisti i minatori che possono condurre ricerche partendo da dati pubblici per scopi privati (come ad esempio l’analisi delle abitudini per risalire alla posizione geografica di un individuo). Un possibile approccio etico ai big data è l’esatto opposto: partire da dati privati per il raggiungimento di uno scopo pubblico (nel caso in cui si avesse accesso ai dati di una compagnia che provano la loro intemperanza nel rispetto delle leggi sulla salvaguardia ambientale). La trasparenza e l’accessibilità diventano, quindi, elementi fondamentali per il miglioramento delle condizioni di vita. Il problema con la privacy è che, attualmente, le soluzioni che vengono proposte sono le soluzioni semplici e non le soluzioni migliori per tutti, ed è solo sulla base della trasparenza che si può costruire una piattaforma di fiducia comune dove chi genera questi dati è disponibile alla loro analisi per scopi benefici.

Un paziente solo, durante un one-day-hospital, può generare fino a cento milioni di data points tramite le strumentazioni che lo monitorano. Questi dati possono essere condivisi con dottori di altri ospedali, perfino di altri continenti, per poi tornare di nuovo al punto di partenza carichi di nuove informazioni e insight. Questa conoscenza collettiva, assistita anche da intelligenze artificiali, aiuta a diagnosticare meglio, più velocemente e più accuratamente.

Una prima applicazione etica e propositiva dei big data alla sanità italiana viene proposta dalla piattaforma "ThatMorning". Si tratta di un motore di ricerca che indica l’ospedale migliore in cui dirigersi data una determinata patologia. Gli sviluppatori di "ThatMorning" hanno incrociato i dati provenienti dalle strutture sanitarie come il numero di prestazioni erogate, il grado di modernizzazione degli strumenti, il grado di specializzazione del personale, gli esiti degli interventi e i bilanci economici. Così da poter condurre i pazienti alla struttura più adatta per la cura della propria malattia. Ma non solo questo: la piattaforma prevede infatti anche la compilazione di un diario personale per tenere traccia della propria storia clinica e la possibilità di leggere alcune "storie" scritte dai pazienti stessi che stanno vivendo la medesima malattia, così da offrire una rete per il supporto psicologico.

- Quali sono le terapie alternative?

- Dove si può avere accesso a queste cure?

- Quali sono le figure mediche di riferimento e gli esperti per questa specifica malattia?

Queste sono solo alcune delle domande che passano per la mente dei pazienti e dei dottori stessi che cercano sempre il metodo migliore per curare una patologia. Come abbiamo già visto, i dati prodotti da un ospedale sono costanti, densi di significato e profondi; essi si ricavano non solo attraverso le macchine collegate ai malati ma anche attraverso il racconto della malattia da parte dei pazienti e dei dottori, dall’esperienza maturata in reparto, dai familiari dei pazienti. Tutto ciò rende i dati più numerosi (detti appunto Big Data) e più diversificati. 

Come si può estrarre significato da una tale mole di dati? 

Per ora esistono 2 soluzioni; la prima riguarda l’assunzione di migliaia di analisti per pulire, etichettare e ordinare questi dati. Ciò, con tutte le limitazioni del caso, cioè non avere una risposta in real time e l’enorme somma da dover spendere per finanziare l’intero processo. 

La seconda riguarda l’applicazione dell’intelligenza artificiale e della blockchain. L’IA può essere applicata nelle fasi di raccolta, previsione e lavorazione dei dati. L’obiettivo finale è quello di creare un’IA specifica per questo campo (così come esistono lingue specifiche per campi scientifici specifici), eliminando le ambiguità che nascono dall’applicazione della stessa intelligenza artificiale a vari campi diversi tra loro. La potenzialità di questa tecnologia consente di analizzare biliardi di dati per avere delle predizioni quasi certe e creare nuove prospettive. Ovviamente, in un campo di applicazione così particolare sono necessari dati di qualità; infatti, una delle regole fondamentali di questa tecnologia è: ”più i dati inseriti sono rilevanti, più rilevante sarà la risposta”. La cosa incredibile è che per l’IA anche le risposte sbagliate sono risposte rilevanti: il fatto che un determinato medicinale non è servito allo scopo di curare una malattia è di fondamentale importanza per una più corretta diagnosi. Molti dubbi vengono sollevati circa la privacy di questi dati sensibili e della proprietà intellettuale delle sperimentazioni che hanno avuto successo e quelle che non ne hanno avuto. La blockchain può essere utilizzata per chiarire questi dubbi; una volta pubblicato attraverso la blockchain, ciò che viene scritto verrà convalidato con uno "stampo digitale", che farà sapere a tutti a chi appartiene quell’esperimento. La blockchain fornisce anche un elenco immutabile di transizioni così che, quando le informazioni vengono condivise con qualcuno, la traccia di questa transizione rimane. L’IA e la blockchain sono tecnologie potenzialmente rivoluzionarie, ma solo se utilizzate per risolvere problemi importanti, e la cosa più straordinaria è che sta accadendo ora; fornendo non solo informazioni e conoscenza ma anche speranza e tranquillità.

Tuttavia, i big data non sono solo cura ma anche prevenzione. Un algoritmo riuscì a prevedere lo scoppio dell’epidemia di ebola nove giorni prima rispetto all’organizzazione mondiale della sanità. Ed è incredibile che si sarebbe potuto utilizzare tutto quel tempo per contenere l’espansione del virus. Un’altra possibilità degli ultimi mesi proviene dall’industria dei videogiochi; a sofisticati giochi in realtà virtuale è stato aggiunto un layer di big data che ha permesso la simulazione di complesse procedure chirurgiche. Un novizio può utilizzare questi giochi per esercitarsi e, magari, commettere il loro primo errore fatale su un paziente virtuale. Senza contare che questi ‘videogiochi seri’ possono essere personalizzati in base alle necessità del singolo paziente ed essere adattati ad una miriade di casi.

La potenzialità dei Big Data è limitata all’immaginazione dell’utilizzatore. Come molto spesso è accaduto lungo la storia recente, si è colpevolizzata la tecnologia invece che il modo di utilizzo di quest’ultima. La scelta è sempre in mano nostra e il controllo è sempre in mano a qualcuno piuttosto che a qualcosa. La speranza è sempre che quel qualcuno sia mosso da integrità e morale.


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  • L'Autore

    Andrea Radaelli

Categorie

Salute e Benessere Ricerca Medica


Tag

Big Data salute salute e benessere nuove tecnologie innovazione sanità ospedale intelligenza artificiale AI Privacy Blockchain+ prevenzione videogame videogiochi health new technologies innovation Artificial Intelligence

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