L’uso dei big data nel mondo della salute può essere molto importante a qualsiasi livello. Un esempio arriva dall’Uganda Bureau of Statistics considerato uno dei migliori uffici nazionali di statistica in Africa. Il Bureau cura i dati raccolti da una serie di sistemi amministrativi e pubblica una serie di statistiche aggregate a livello nazionale con relativa tempestività.
Inoltre sta lavorando per un sistema d’informazione volto a consentire alle comunità di raccogliere, gestire e utilizzare i dati a fini di pianificazione e monitoraggio. Il sistema di informazione sulla gestione della salute e quello relativo alla gestione dell’istruzione raccolgono e conservano un’ampia gamma di dati validi e tempestivi dalle cliniche e dalle scuole in su.
Utili per esempio a sapere i dati sulla mortalità delle strutture ospedaliere. E i risultati si vedono visto che la pubblicazione dei dati sulle performance degli ospedali, unita a un sostegno per le persone che dovevano inoltrare reclami sulle prestazioni, ha portato alla diminuzione di un terzo della percentuale di mortalità infantile nei bambini sotto cinque anni.
Big data per il sistema e il singolo ospedale
I big data sono utili quindi per la Sanità di un Paese ma anche per il singolo ospedale dove per esempio le moderne applicazioni di cartelle cliniche elettroniche spesso registrano i dati dei pazienti solo su base oraria. Si tratta di una frequenza di campionamento troppo grossolana per consentire alle macchine di rilevare modelli significativi nei dati.
Manca la capacità di catturare gli eventi in tempo reale. O almeno mancava visto che oggi le tecnologie permettono di acquisire dati che arrivano dal sistema di laboratorio, dalla patologia o da altri sistemi ausiliari, o i dati dagli strumenti che permettono poi di fare analisi e previsioni utitli per i risultati dei pazienti. Hadoop è la soluzione utilizzata negli Stati Uniti da Clearsense, un’azienda con sede a Jacksonville, Florida, ha contribuito a rafforzare il sistema di analisi basato su Hadoop per tre casi d’uso, tra cui l’analisi di dati clinici, operativi e finanziari.
Hadoop è considerato il miglior repository per questi dati perché permette a Clearsense di atterrare i dati prima, e di avere un senso in seguito.
Come la maggior parte dei grandi progetti di dati, trasformare i dati grezzi in informazioni utili è l’obiettivo del sistema di Clearsense, che si chiama Inception. Il software ha portato i dati di monitoraggio fisiologico a intervalli di un minuto. In questo modo è possibile individuare le tendenze molto prima di quanto non fosse stato in passato.
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