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title: Dati strutturati e non, come aggiungono valore se integrati
description: L’integrazione di dati strutturati e non strutturati può migliorare i percorsi di cura, la qualità e l’efficacia dei servizi. Ecco come
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[Come gestire al meglio la struttura sanitaria - Il blog di Maps Healthcare ](https://blog-healthcare.mapsgroup.it)

# [Dati strutturati e non, come aggiungono valore se integrati](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/dati-strutturati-e-non-strutturati-come-aggiungono-valore-se-integrati)

 Scritto da [Artexe](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/author/artexe) | 6 dicembre 2022

Le strutture sanitarie si affidano all’analisi e alla valorizzazione dei dati per fornire servizi più efficaci, ottimizzare l’efficienza operativa e, tutt’altro che secondario, per **migliorare gli esiti dei percorsi di cura.**

 

## I dati strutturati nell’universo healthcare 

I dati che le strutture hanno a disposizione sono di due tipologie: **dati strutturati e non strutturati,** laddove questi ultimi rappresentano l’80% del totale (fonte: [Altexsoft](https://www.altexsoft.com/blog/structured-unstructured-data/)). Ciò che li distingue è la *standardizzazione*: i dati strutturati seguono uno specifico data model e sono memorizzati all’interno di strutture relazionali (DBMS) che consentono di eseguire ricerche e analisi in modo relativamente agevole. In una cartella clinica elettronica, tra i dati strutturati troviamo le informazioni demografiche del paziente, i test di laboratorio, i medicinali prescritti e tutto ciò che rientra in uno schema fisso e quindi comparabile tra diversi documenti. L’analisi di ampi volumi di informazioni strutturate consente alla struttura di **incrementare la qualità dei trattamenti, fornire servizi più efficaci, migliorare la ricerca ed efficientare i propri processi**, allineandoli con le esigenze dei pazienti. 

 

## Le potenzialità dei dati non strutturati 

I dati non strutturati, di cui l’healthcare è ricco, sono tutti quelli che non possono rientrare (direttamente) in una struttura fissa e definita. Come detto, l’80% dei dati rientra in questa categoria, tra cui:  

- Tutto **l’imaging radiologico**, tra cui TAC, risonanze magnetiche e radiografie; 
- **File audio e di testo** scritti in linguaggio naturale, come anamnesi, note e lettere di dimissioni ospedaliere. 

Il valore dei dati non strutturati è immenso e molto complesso. Questa complessità sta nel fatto che **i dati non strutturati sono difficilmente interpretabili** proprio perché non rientrano in una struttura standardizzata e presentano una serie di sfide specifiche: si consideri, per esempio, l’utilizzo di frasi incomplete, abbreviazioni e di un lessico specialistico nei documenti di testo e nelle note vocali. Ciò nonostante, le evoluzioni in quest’ambito sono serrate: metodi di analisi dei dati come [**NLP (Natural Language Processing)**](https://blog-artexe.mapsgroup.it/healthcare-analytics-platform-funzionalita-e-vantaggi-per-la-sanita-di-clinika)**, algoritmi di deep learning e tecniche avanzate come la radiomica** consentono di tradurre in informazioni utili anche sorgenti non strutturate come una TAC o una lettera di dimissioni ospedaliera. 

 

## Potenziare i dati strutturati con quelli non strutturati 

In determinati ambiti, come appunto le cartelle cliniche elettroniche, coesistono sia dati strutturati che non strutturati. Se è vero che la valorizzazione di entrambi si traduce in informazioni utili per le decisioni cliniche, per la definizione di percorsi di cura personalizzati e per l’efficienza delle strutture, è **dall’unione sinergica di entrambe le tipologie** che una storia clinica può essere *raccontata* con dovizia di particolari, e che **una decisione viene indirizzata da un contesto informativo adeguato allo scopo.** Si consideri, inoltre, che il “mix” di dati strutturati e non fa parte della pratica clinica da sempre: è infatti del tutto naturale, per un medico, formulare una diagnosi miscelando – per esempio – informazioni di una radiografia con dei test di laboratorio.  

Quanto appena riportato vale **per l’ambito delle decisioni cliniche**, così come per quelle amministrative e finanziarie (governance), per quanto in questi ultimi ambiti i dati non strutturati siano presenti in misura minore.  

Nella pratica clinica, i dati strutturati e non strutturati sono complementari, e non stupisce che nel corso degli anni diversi studi abbiano dimostrato i benefici della **combinazione di entrambe le tipologie. **A titolo d’esempio, nel 2019 una [ricerca](https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2017/06/05/the-big-unstructured-data-problem/?sh=627a76e8493a) evidenziò i benefici positivi dell’analisi delle note cliniche nella gestione di diverse patologie croniche, e qualche anno prima venne dimostrato il valore della data integration di fonti strutturate e non ai fini **dell’assegnazione di codici clinici diagnostici e procedurali. ** 

Il tema si sposta, infine, sulle metodologie di analisi di differenti tipi di dati, ovvero – in altri termini – **sullo sviluppo di un framework d’integrazione**. Semplificando, un metodo piuttosto comune prevede l’estrazione (conversione) di informazioni strutturate da dati non strutturati (es, tramite tecniche di NLP), la contestuale combinazione delle due tipologie di dati e la successiva applicazione di un unico modello di machine learning al fine di *tradurre *il dato in informazioni utili per il percorso del paziente, l’efficacia della struttura o per l’intero sistema sanitario. 

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