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Angelica Castellano
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1 DA A La salute nell era dei Big Data Derrick de Kerckhove Media Duemila (Roma) d.dekerckhove@utoronto.ca Bologna, UniSalute,

2 Che sono i Big Data?

6 I 5 V dei Big Data Volume le nano tecnologie, l Internet delle cose e tutta la roba digitale archiviano ogni secondo montoni di data. Velocità I social media (Twitter, Facebook, TuDiabetes.org, i blog, ecc.) creano costantemente una quantità fenomenale di opinioni e de relazioni. (Quest informazione serve per seguire l esperienza dei pazienti nei ospedali, per facilitare pagamenti, per accennare le farmacie su eventuali effetti negativi di certi medicamenti e per favorire discussioni sul benessere). Varietà I dati di tipo tradizionali sono ancora utili pero evolvono lentamente. Invece i formati dei dati non-tradizionali cambiano e si moltiplicano sempre. Nuovi servizi ed innovazioni vengono a disposizione con nuovi sensori e creano un nuovo marketing. L innovazione nell archivio e la correlazione di nuovi tipi di data è sempre in corso. Valore (o veracità) Il valore economico dei dati dipende dell uso e del contesto. La vera sfida è d identificare che cosa serve e poi gestire questi dati per la vizualizzazione e l analisi. Visualizzazione Per capire i Big Data, serve visualizzazione precise ed eloquente.

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8 L analisi massiccia dei data fa vedere che la gente temono di piu epidemie che il terrorismo

9 A cosa serve Big Data per la salute? Aumenta ed accelera la ricerca (tipo genomics ecc.) Trasforma data in visualizzazione Facelita self-help Aiuta servizi sanitari e provider Aumenta la consapevolenza Riunisce data per formare un ecosistema

10 Un intelligenza di nuovo tipo, quella della domanda

11 Un cambio di paradigma: l esistenza della risposta dipende unicamente della domanda

12 Nuove conoscenze: Epidemiologiche cliniche e sociologiche

14 Big Data e e-health R&D data per nuovi prodotti farmaceutici Prove cliniche Velocizza e precisa diagnostici Correla data clinici complessi (fascicoli, immagine, profili regionali) Prevede costi complessivi Monitora il comportamento del paziente Riunisce e ritraccia sentimenti del paziente e del suo entourage Il quantified self

15 Il quantified self

16 Quantified Self

19 Steve Mann, pioniere dei wearables

24 Le grande metafore dell industria digitale Cloud Computing Internet of Things Big Data E adesso, 3D printing

25 Cloud Computing

26 Internet delle cose (IoT)

28 Big Data

29 Arriva la stampante 3D

30 tp:// Arrivo delle stampante 3D alla portata del pubblico non specializzato Oltre il potenziale industriale e medicale c è il potenziale cognitivo

31 Applicazioni fenomenali

32 Stampare una gabbia per fissare una rana saltante e studiare suo cervello

33 L ospedale del futuro: la cartilagine stampata in 3D (Lucca Coluccino, IIT Genova)

34 Usare Big Data per conoscere il cancro e poi stampare molecole per combatterlo

36 Le predizioni del Mckinsey Report on Big Data (dicembre 2014) In piu o meno 10 anni, Big Data creerà piu di $300 miliardi ogni anno di valore nuovo Due terzi di questi in riduzione del costo della salute al livello nazionale (meno di 8% delle spese in 2010) Le opportunità d integrazione dei data si farà in tempo reale, con la modernizzazione dei sistemi, quella delle infrastrutture, e l azione multi-nodale Si prevede la razionalizzazione del processing, dei sistemi e delle applicazioni. L analisi dei dati e la loro correlazione per permettere l uso real-time presenterà opportunità enorme per gli integratori di sistema. Tutto questo richiederà nuovi modelli di business, tipo SaaS, IaaS, and la creazione di nuove piattaforme.

37 Data di Social Media da FaceBook e particolarmente da Twitter, fonte specificamente destinate alla conoscenza della salute sociale istantaneamente disponibile, in real-time per i Big Data Analytics

38 Le grande tendenze dei Big Data 1 Risolvere la frammentazione dei data: La separazione dei data fra i laboratori, i sistemi degli ospedali, e pure i componenti clinici tipo infrastruttura financiaria e i fascicoli sanitari sono ancora un problema primordiale dell e-health. 2 Il valore dei Big data risiede nel real-time: Le analytics tradizionali usano ancora i processi ETL che scaricano data ogni notte o ogni settimana in qualche data warehouse. La tendenza dei Big Data darà la possibilità di sostenere le decisioni praticamente in tempo reale al posto di urgenza. Le analytics tradizionali si riferiscono sempre a casi passati, pero con Big Data, si puo anticipare. 3 Data dirige il processing: Tradizionalmente i processi scaricavano o trasmettavano i dati secondo la necessità. In Big Data, i processi accederanno ai data per riconoscere le cose in datasets, creare ipotesi cliniche, prevenire le frode, ridurre i costi of care, ridurre errore cliniche, e migliorare risultati.

39 Uso dei Big Data per seguire in tempo quasi reale i casi di Ebola

40 Le grande tendenze dei Big Data 4 Scale-up torna scale-out. Secondo le tradizione, scale-up era la scelta senza discussione. Questo vuol dire infrastrutture piu complesse con servers piu potenti, piu memoria e piu processing. In Big Data, un infinità di nodes sono messi a disposizione delle domande. Niente necessità cambiare sistemi, basta sono automaticamente aggiornaci per il stato dell arte della performance. 5 Software as a service (SaaS), Infrastructure as a Service (IaaS): La crescita esponenziale dei data rechiede un infrastrutture molto piu robusta e programmi complessi per tutta l industria e-health. Le organizzazioni e- Health devono usare di modelli tipo Saas e Iaas per arrivare a questo stato dell arte. 6 Data Privacy Combinare Privacy of Personal Health Information (PHI) e Individually Identifiable Personal Information (IIPI) sarà un altra sfida all industria come al servizio. Big Data dovrà eventualmente dare fiducia per la data security e la data privacy.

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