L’unica via di soluzione organizzativa è il ruolo di un volontariato professionalizzato e formato che faccia questo lavoro di sintesi. Altrimenti siamo sempre nell’effetto annuncio e non c’è Intelligenza Artificiale che possa sopperire a queste disfunzionalità perché i dati qualcuno deve ‘metterli dentro’
Il concetto di Real World Data (RWD) e Real World Evidence (RWE) è una carta vincente e centrale in medicina specialmente in ambito cardiovascolare e oncologico. Questa è una delle dominanti dei congressi medici e dei ‘papers’ scientifici.
L’efficacia dei servizi sanitari si incrementa tramite l’offerta universalistica delle prestazioni sanitarie che si evolvono in servizi sanitari, in ricerca organizzata, in massa critica dei casi studiati, in aggregazione dei dati in Data Base, in Real World Data (studi nei quali il ricercatore non determina l’assegnazione dei soggetti ai diversi gruppi di studio, ma si limita a registrare e osservare quello che avviene nella realtà).
Quest’ultima opzione operativa è ormai condivisa nella ‘ricerca di base’, anche se,nella traduzione in ‘ricerca applicata’ e, quindi, operativa, senza l’adozione dell’IA siamo ancora nel mondo delle congetture. Infatti la scienza e la ricerca sanitaria sono un processo che integra risorse (per esempio i dati) e quindi si devono creare condizioni fattibili di ricerca per i pazienti utili; tutto ciò per avere il massimo relativo di risultato di servizio sanitario e di assistenza.
In questo contesto concettuale non possiamo certamente fare a meno dell’Intelligenza Artificiale (IA), ma anche del tempo degli operatori per fare questa attività.
Essa è una tecnologia che, per esempio, elabora una quantità di dati tramite algoritmi. Quindi l’IA è una elaborazione degli input (per esempio dati:inseriti da chi?) e prende decisioni seppur a fronte di ipotesi dettate dall’uomo, individua modelli e risolve problemi complessi.
L’IA attiene alla prestazione ed all’attività tecnica ed indubbiamente è in grado di sviluppare azioni concrete efficaci ed efficienti ;in termini aziendali si direbbe in logica di ‘industry 4.0’.
Il RWD si attiva raccogliendo dati al di fuori degli studi clinici randomizzati e si basa sulla capacità di sistematizzare i dati delle SDO (Schede di Dimissione Ospedaliera cioè documenti che servono a registrare e codificare tutte le informazioni relative a un ricovero ospedaliero) nonché database amministrativi.
C’è però una domanda organizzativa e di merito: com’ è possibile implementare questo processo e chi (ruolo) gestisce questi lavori-attività? Infatti, un punto critico del processo è la mancanza di tempo di compilazione ragionata delle schede dei pazienti (a maggior ragione delle SDO) e quindi il rischio che il sistema salvifico del Real World Data si fermi all’’effetto annuncio’.
Non capisco come l’intelligenza degli scienziati non consideri questo ‘bias’ funzionale, continuando in una dimensione di eccellenza di ‘ricerca di base’ senza mai entrare nella ‘ricerca applicata’ che darebbe un effetto reale (impatto) al RWD. Altrimenti, mi si permetta, tutto rimane fermo all’inizio del processo ed è solo ‘effetto annuncio’ per l’universalità della scienza. Tutto si ferma ad una ricerca elitaria.
Si generano aspettative nei cittadini, si propongono studi scientifici che non tengono conto, nella fattispecie, del tempo di raccolta dei dati e della disponibilità di esso, del tempo a disposizione dei medici e degli infermieri senza considerare l’indispensabile ‘funnel’ (imbuto) in cui codificare i dati raccolti (codici standard-ICD-9CM,DRG).
L’unica via di soluzione organizzativa è il ruolo di un volontariato professionalizzato e formato che faccia questo lavoro di sintesi. Altrimenti siamo sempre nell’effetto annuncio e non c’è Intelligenza Artificiale che possa sopperire a queste disfunzionalità perché i dati qualcuno deve ‘metterli dentro’ il grande serbatoio su cui le machine learning possono lavorare e imparare ad affinare la loro attività.