Professore Ordinario in Medicina Fisica e Riabilitativa presso l’Università Sapienza di Roma.
Allo scoppio della recente pandemia provocata dal nuovo coronavirus SARS-CoV-2 la malattia da Coronavirus 2019 è stata identificata in primo luogo come infezione respiratoria acuta grave caratterizzata principalmente da un quadro di polmonite interstiziale. Oggi sono maggiormente note le conseguenze disabilitanti a livello di molteplici distretti: apparato cardio-vascolare, sistema nervoso centrale e periferico e apparato muscoloscheletrico, apparato gastro-intestinale, rene, fegato.
Secondo la definizione ufficiale della Comunità Europea, “i Big Data in sanità si riferiscono a grandi set di dati raccolti periodicamente o automaticamente, che vengono archiviati elettronicamente, riutilizzabili allo scopo di migliorare le prestazioni del sistema sanitario.” È proprio in questo ambito che sta assumendo un ruolo cruciale la Data Science che rappresenta un settore interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, processi, algoritmi e sistemi per estrarre valore dai dati. Il machine learning e il data mining sono due ambiti distinti della data science. Tutto ciò in medicina può essere fondamentale perché ogni paziente può diventare un esempio di Big Data da cui ricavare interessanti regolarità o “pattern” sui cui basare il clinical decision making.