Healthcare analytics: come sfruttare la forza dei dati

I dati sono l’oro del XXI secolo. L’epoca dei big data permette di avere una miriade di informazioni a disposizione. Saperla gestire significa essere in grado di elaborare modelli previsionali efficienti e conoscere al meglio i diversi scenari.  

L’ambito sanitario non fa eccezione e anche in questo caso i dati sono fondamentali: gli healthcare analytics permettono di orientare i processi decisionali all’interno delle aziende sanitarie e delle Regioni.  

La difficoltà maggiore - in sanità e non solo - non è infatti avere a disposizione le informazioni, ma saperle organizzare al meglio. La data driven governance è tra gli obiettivi della digitalizzazione favorita dai fondi del PNRR: all’interno della Missione 6, sono previsti oltre 4 miliardi di euro per la digitalizzazione da spendere in modo prioritario per la data driven healthcare. 

Favorire il livello amministrativo 

Sfruttare gli healthcare analytics significa avere una piattaforma in grado di integrare i dati a disposizione (provenienti anche da fonti non strutturate) e fornire un’analisi dei dati che favorisca il processo decisionale a livello amministrativo. 

Ogni paziente oggi porta con sé una miriade di dati e diventa sempre più importante riuscire a vedere lo scenario (cioè la somma dei dati di tanti utenti di un ospedale), in modo funzionale. 

Avere una visione di ciò che sta succedendo nella propria struttura in tempo reale è uno degli obiettivi non ancora pienamente realizzati nel mondo Healthcare: possedere un sistema informatico che sia in grado di far dialogare i diversi applicativi è un vantaggio competitivo importante.  

Coinvolgere il paziente 

Oltre alla visione d’insieme, gli healthcare analytics sono importanti anche per analizzare le informazioni del singolo, poiché permettono di stratificare la popolazione in base al rischio di insorgenza di una patologia cronica oppure possono orientare la persona verso uno stile di vita corretto. Si tratta, insomma, di mettere in pratica il Population Health Management, un approccio innovativo nel settore sanitario che si basa sull'analisi dei dati per migliorare la salute di una popolazione per promuovere una gestione sanitaria basata sull'evidenza e orientata al benessere collettivo. 

In questi casi spesso gli healthcare analytics si combinano con l’intelligenza artificiale, per riuscire a fornire diagnosi precoci o modelli previsionali sulla salute del singolo. 

Questi dati possono essere raccolti per esempio attraverso dispositivi indossabili, che diventano fondamentali per la gestione a distanza dei pazienti cronici. 
Questi strumenti, inoltre, aumentano l’engagement del paziente, che è chiamato a monitorarsi continuamente e a inviare periodicamente i dati alla struttura sanitaria di riferimento.  

Healthcare analytics, un settore in crescita 

E proprio la grande disponibilità di fonti (accessibili a tutti ed economiche) è una delle cause della crescita del settore degli healthcare analytics. 
Le organizzazioni sanitarie oggi possono raccogliere, analizzare e utilizzare i dati in modo più efficace per migliorare l'assistenza ai pazienti, ridurre i costi e migliorare l'efficienza operativa delle proprie strutture.  
L'applicazione di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico (o machine learning) accelererà ulteriormente la crescita di questo settore. 
Secondo un ultimo rapporto pubblicato da MarketsandMarkets, il mercato dell'healthcare analytics ha avuto un fatturato di 27,4 miliardi di dollari nel 2022 ed è destinato a raggiungere 85,9 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita del 25,7% in cinque anni.  
Tra le sfide che gli healthcare analytics dovranno affrontare nei prossimi anni, troviamo: 

- l’aumento della complessità dei dati, che renderà più difficile l'analisi e l'interpretazione accurata delle informazioni a propria disposizione; 

- la gestione dei problemi di privacy e sicurezza, poiché i dati dei pazienti provengono da più fonti, che devono essere conformi alle normative vigenti; 

- la diffusione delle competenze: gli healthcare analytics richiedono una quantità significativa di risorse e competenze per essere implementati, il che rende difficile per le organizzazioni più piccole estrarre valore da questo strumento;  

- i problemi di interoperabilità: in Italia, la difficoltà di dialogo tra fonti diverse è un problema che può compromettere l'accesso e l'aggregazione di dati 

- i costi: gli healthcare analytics sono uno strumento potente in grado di far risparmiare le aziende sanitarie, a fronte però della capacità di compiere l’investimento iniziale.