Conoscere per decidere: approcci data-driven per una governance predittiva

Il cuore dei Big Data è la capacità di prevedere il futuro: predire statisticamente, ovvero, quali ambiti avranno le maggiori possibilità di necessitare risorse e offrire benefici.

Questa capacità predittiva ha un enorme impatto sulla ricerca e sulle cure personalizzate, ma si applica – o, meglio, potrebbe applicarsi – con eguale efficacia nell’ambito della governance sanitaria, dell’anticipazione dei bisogni e della conseguente allocazione proattiva delle risorse. Tutti questi ambiti, di fatto, sono indissolubilmente collegati e necessitano di un minimo, comun requisito: la capacità, da parte della sanità pubblica, di raccogliere e saper analizzare dati coerenti e interoperabili. É un obiettivo ambizioso, un traguardo di governance esso stesso, che implica la gestione virtuosa e sinergica di ambiti tanto distanti quanto il procurement (per la provvisione di interoperabilità), la formazione, il rapporto Stato-Regioni, e l’investimento in competenze. professionalità e strumenti multidisciplinari.

L’orizzonte è rendere efficienti i processi delle strutture sanitarie per migliorare diagnosi e gestione delle patologie partendo dagli strumenti come la CCE, FSE 2.0, Clinical Data Repository e la già citata Big data analisys.

Da questi partiamo per capire lo stato dell’arte e le possibilità di convergenza tra i vari livelli istituzionali, scientifici ed industriali per il governo della trasformazione digitale della sanità italiana.