Linee di intervento

Lo scenario e le principali politiche di riferimento nazionali e internazionali evidenziano che le “grand challenges” in materia di eHealth convergono su quattro tematiche tecnologiche principali: l’interoperabilità, necessaria per far comunicare l’esistente e per interconnettere strutture e dati garantendo sicurezza, privacy e confidenzialità; le tecnologie per il telemonitoraggio e la telemedicina; le tecnologie della conoscenza a supporto dei processi sanitari di diagnosi, terapia e riabilitazione per la razionalizzazione ed il controllo della spesa sanitaria; le tecnologie per la medicina predittiva, finalizzate alla diagnostica precoce su base genetica.

L’Aggregazione vuole affrontare queste sfide tecnologiche in un piano di interventi declinato su quattro aree tematiche:

eHealthNet - Linee di intervento 


 

Tecnologie per l’eHealth interoperabile

L’approccio della sanità elettronica interoperabile include la comunicazione tra sistemi software e lo scambio di informazione tra essi, ma si estende ad uno scambio di conoscenza che si concretizza in un’interoperabilità sintattica e semantica, in grado di connettere persone, dati e sistemi eterogenei considerando fattori sociali, politici, regolamentari e organizzativi.

I vantaggi di soluzioni di eHealth interoperabili sono calcolabili in termini di accesso (facilitare l’informazione al paziente e ai professionisti sanitari, migliorare i contatti con gli operatori sanitari ed evitare trasporti non necessari), qualità (rendere pertinente l’informazione medica disponibile per la prevenzione e la diagnosi, evitando errori medici dovuti alla carenza di informazione) e costi (evitare la duplicazione di esami di laboratorio e radiologici, e così via).

L’obiettivo dell'Aggregazione in questa linea è investire nello sviluppo di nuovi modelli architetturali federati di piattaforme tecnologiche e di strumenti e servizi per collegare in rete tutti gli attori a vario titolo coinvolti nei processi socio-sanitari. Allo scopo, verranno definite soluzioni basate su modelli architetturali SOA a supporto dell’interoperabilità sintattica e semantica per le applicazioni in sanità, allo scopo di consentire la condivisione sicura e la disponibilità di dati e documenti socio-sanitari in formato elettronico per migliorare l'assistenza sanitaria, ridurre le ambiguità del contenuto informativo, ottimizzare il flusso di lavoro.

Inoltre, con riferimento alle tematiche specifiche di telemedicina , si lavorerà per  attivare la rete dei tumori rari per la collaborazione permanente tra strutture oncologiche italiane per il miglioramento dell'assistenza ai pazienti con "tumore raro", attraverso la condivisione a distanza di casi clinici, l'assimilazione della diagnosi e delle terapie secondo criteri comuni ed il razionale accesso alle risorse di diagnosi e cura e alla condivisione dei casi clinici in rete, secondo modalità concordate

Infine, obiettivo è anche favorire la formazione nel territorio di un centro di competenza altamente specializzato sulla sanità elettronica che consenta di concorrere ai processi di standardizzazione nazionali e internazionali e di produrre linee guida per le iniziative del settore.


 

Tecnologie per l’eHealth pervasiva

Il sistema sanitario italiano nasce come organizzazione “ospedale-centrica”, focalizzata sulla gestione delle acuzie. Questo modello è però oggi messo in crisi dall’invecchiamento della popolazione, dalla crescita dei costi crescenti dell’assistenza sanitaria, specialmente per le malattie croniche e per le cure di lungo termine, dalla crescente mobilità dei pazienti.

In particolare, l’invecchiamento della popolazione, oltre a ridurre la quota di cittadini economicamente attivi, è anche la principale causa della crescita dei costi in quanto comporta un incremento sia delle malattie croniche e della loro co-morbidità, sia del numero di persone anziane che necessitano di cure di lungo termine e di assistenza anche in assenza di acuzie della malattia. Vi è inoltre una domanda crescente di maggiore qualità e di ubiquità di accesso ai servizi di assistenza sanitaria, principalmente dovuta all’incremento dei redditi e del livello d’istruzione della popolazione.

Questo cambiamento dei bisogni e delle aspettative del cittadino-paziente stanno spingendo verso la definizione di nuovi modelli di assistenza e di erogazione di servizi nel settore della salute, che siano in grado di rispecchiare le complessità e le mutate necessità del sistema stesso.

In questa linea di ricerca, l'Aggregazione intende contribuire a questo processo definendo soluzioni tecnologiche mirate all’implementazione di un nuovo modello di cura “paziente-centrico”, in cui l’ospedale diviene momento di interventi di alta tecnologia sanitaria, supportato da una rete di luoghi di cura che regolano e indirizzano il percorso del paziente pre- e post-acuzie.

Allo scopo, l’obiettivo che verrà perseguito è duplice: definire soluzioni altamente innovative di supporto ai processi diagnostici ed organizzativi all’interno delle strutture sanitarie; investigare soluzioni avanzate di telemonitoraggio e di telemedicina allo scopo di trasferire la cura e il follow-up dei pazienti al di fuori delle strutture ospedaliere e dei centri di cura specializzati.

 


 

Tecnologie per l’eHealth sostenibile

Questa linea di ricerca è incentrata all’individuazione di soluzioni tecnologiche innovative per una sanità elettronica sostenibile, il cui l’obiettivo è quello della riduzione dei costi complessivi di gestione e dei tempi di erogazione dei servizi sanitari, innalzando al contempo il livello di qualità degli stessi.

Nel perseguimento di tale obiettivo, l’Aggregazione intende declinare il suo piano di interventi su tre filoni tecnologici: workflow management per la razionalizzazione dei percorsi di cura; social networking per incrementare la consapevolezza (empowerment) dei pazienti e favorire un rapporto medico-paziente maggiormente paritario, critico e collaborativo; supporto alle decisioni per mitigare il rischio e migliorare i servizi di cura.

Le soluzioni innovative di workflow management dovranno integrare al loro interno strumenti tipici del knowledge management per il supporto alle decisioni, allo scopo di implementare una politica di razionalizzazione del flusso di lavoro “intelligente” dei percorsi di cura e per supportare la gestione delle diverse fasi del processo organizzativo e documentario.

I nuovi modelli di social networking dovranno consentire un superamento del modello del “portale d’informazione” verso un nuovo modello che includa strumenti del web 2.0 per filtrare in maniera collaborativa l’informazione tramite un controllo di qualità decentralizzato, allo scopo di valutare il grado di attendibilità di risultati, fonti ed opinioni.

Infine, i sistemi di supporto alle decisioni dovranno essere capaci di rendere trasparenti le strategie del ragionamento clinico su cui si basano e quindi di giustificare le decisioni elaborate mostrandone l'appropriatezza, allo scopo di aumentare la loro accettabilità e quindi di consentire un’effettiva mitigazione del rischio nella pratica clinica.

 


 

Tecnologie per l’eHealth preventiva

Questa linea di ricerca è volta all’individuazione di soluzioni tecnologiche innovative per la sanità elettronica preventiva, con l’obiettivo di fornire strumenti innovativi per diagnostica e prevenzione su base genetica.

Nel perseguimento di tale obiettivo, l’Aggregazione focalizzerà  il suo piano di interventi su tre problematiche tecnologiche principali: le metodologie di integrazione semantica dei dati presenti su biobanche; gli strumenti per l’individuazione di marcatori genetici predittivi di patologie tumorali; le tecniche per la correlazione di dati genomici con informazioni socio-sanitarie.

Le soluzioni di integrazione dovranno consentire una “normalizzazione concettuale” delle biobanche eterogenee e distribuite, tramite la definizione di standard di rappresentazione e di descrizione dei dati e di strumenti per il loro collegamento dinamico. Gli strumenti sviluppati dovranno inoltre consentire la creazione di un unico ambiente comprendente dati e conoscenza biologica, preservando al contempo l’indipendenza scientifica e politica della banche dati.

L’individuazione di marcatori genetici di possibile significato prognostico e predittivo dovrà consentire la messa a punto nuovi kit diagnostici. Tale individuazione sarà resa possibile da piaffaforme software evolute che permetteranno di effettuare simulazioni e analisi di dati genetici per mezzo di algoritmi induttivi e di data-mining.

Infine, metodologie e tecniche innovative dovranno permettere la correlazione di dati genomici e ambientali e quindi la realizzazione di “mappe territoriali a rischio genetico”, tramite le quali valutare il rapporto tra sostanze inquinanti e mutazioni genetiche favorenti/inducenti patologie tumorali.