Politica sanitaria

sanità

29 Luglio 2024

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Individuare i parametri per assegnare un 'bollino' di qualità per i dati sanitari europei, farà decollare progetti di ricerca internazionali e l'uso dell'intelligenza artificiale per automatizzare i processi di lavoro su grossi database. È il cuore di Quantum, un progetto europeo che vede coinvolti in prima linea esperti dell'Università Cattolica, Campus di Roma. Si tratta di sviluppare un bollino europeo che certifichi la qualità dei dati relativi sanitari, sì da poter scegliere quelli che potranno essere utilizzati per la ricerca scientifica e altre finalità pubbliche nei paesi europei, un bollino per armonizzare i dati sanitari a livello internazionale, consentendone un uso paneuropeo senza confini.

Il progetto
Quantum, Quality, Utility and Maturity Measured è un progetto europeo diretto da un consorzio di 27 ricercatori, 5 enti di ricerca coordinato da esperti dell'Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud (Iacs), che vede coinvolta l'Università Cattolica con il gruppo di Fidelia Cascini, che è anche esperta di sanità digitale del ministero della Salute, presidente degli Stakeholder Fora della Comunità di Pratica dell'European Health Data Space.  L'etichetta di qualità è un documento che riporta una serie di parametri riguardanti un insieme di dati: ad esempio completezza, unicità, accuratezza, validità, la disponibilità piena in formato di scambio europeo, quindi interoperabili a livello transfrontaliero. Il progetto è finanziato per un totale di 4 milioni di euro e si concluderà a giugno 2026.

Obiettivi
La sfida del futuro è avere tutti i dati sanitari in formato elettronico, per questo è cruciale che i diversi paesi parlino lo stesso 'linguaggio dati', affinché ognuno possa usare i dati degli altri, nel rispetto della privacy, per studi clinici, meta-analisi e revisioni internazionali di ampio respiro. Ecco perché, spiega l'esperta, serve un bollino di qualità che certifichi i dati. “L’etichetta - spiega Cascini - servirà ai ricercatori (e non solo a loro) per comprendere se i dataset di cui desiderano avvalersi per la propria ricerca siano affidabili e utilizzabili ai loro scopi in termini di qualità, oppure no. Questo avrà effetti notevoli sui risultati delle ricerche e, nel caso dell’intelligenza artificiale, anche su come potranno essere addestrati gli algoritmi - spiega. Non differentemente dalle etichette degli alimenti, si saprà cosa c’è dentro un foglio di dati sanitari in riferimento alle caratteristiche dei dati stessi (provenienza, epoca e modalità di raccolta, formato, accuratezza, completezza, validità, coerenza). E sarà obbligatorio per legge - conclude - ai sensi del nuovo Regolamento sull’European Health Data Space”.