1. La salute nell’era dei Big Data
Derrick de Kerckhove
Media Duemila (Roma)
d.dekerckhove@utoronto.ca
Bologna, CUP2000

2. Che sono i Big Data?

3. Caratteristiche 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 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.

4. Un intelligenza di nuovo tipo
• Cambio di paradigma
• Le risposte non esistono prima delle
domande

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

6. Le fonte dei Big Data

8. 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. Uso dei Big Data per seguire in
tempo quasi reale is casi di Ebola

11. 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

12. Il quantified self

13. Quantified Self

16. Steve Mann,
pioniere dei
wearables

22. 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.

23. 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.

24. 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 ppiu complesse con servers piu potenti,
piu memoria e piu processing. In Big Data, un infinità di nodes sono messi a
dispozione delle domande. Niente necessità cambiare sistemi, basta sono
automaticamente aggiornati 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 Comniare 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.

25. Il caso Shanghai

26. Esperanza di vita in 9 metropoli

29. Vincitori del Big Data Contest
• La salute e il ricorso ai servizi sanitari
• Disponibili i dati relativi ai principali indicatori sulle
condizioni di salute della popolazione nel 2013
• Periodo di riferimento: Anni 2012-2013
• Pubblicato: lunedì 29 dicembre 2014
• Argomento: Assistenza e previdenza, Salute e sanità
• Tipo di documento: Tavole di dati
• Tag: condizioni di salute, disabili, gravidanza,
invalidità, malattie, patologia, prevenzione, salute,
sanità

30. Big Data in Italia
• Alunni con disabilità
• Nell’anno scolastico 2013-2014 sono più di 150 mila gli alunni con disabilità
• Periodo di riferimento: Anno scolastico 2013-2014
• Pubblicato: venerdì 19 dicembre 2014
• Argomento: Istruzione e formazione, Salute e sanità
• Tipo di documento: Comunicato stampa
• Tag: disabili, integrazione, istruzione, scuola, statistica report, studenti
• Salute e sicurezza sul lavoro
• 714.000 persone dichiarano di aver subito almeno un infortunio sul luogo di
lavoro o nel tragitto casa-lavoro
• Periodo di riferimento: Anno 2013
• Pubblicato: venerdì 12 dicembre 2014
• Argomento: Lavoro, Salute e sanità
• Tipo di documento: Comunicato stampa
• Tag: lavoro, salute, sicurezza, statistica report

31. Big Data in Italia
• Interruzioni volontarie della gravidanza
• Nel 2012 le interruzioni volontarie di gravidanza sono state 103.191, 6.850
in meno rispetto al 2011
• Periodo di riferimento: Anno 2012
• Pubblicato: venerdì 12 dicembre 2014
• Argomento: Salute e sanità
• Tipo di documento: Comunicato stampa
• Tag: aborto, gravidanza, IVG, salute, sanità
• Gravidanza, parto e allattamento al seno
• In Italia nel 2013 le donne fruiscono di un buon livello di assistenza
durante la gravidanza
• Periodo di riferimento: Anno 2013
• Pubblicato: martedì 9 dicembre 2014
• Argomento: Salute e sanità
• Tipo di documento: Comunicato stampa
• Tag: gravidanza, parto, statistica report

32. Big Data in Italia
• Presidi assistenziali e socio-sanitari
• Al 31/12/2012 i presidi socio-assistenziali e sanitari attivi in Italia sono 11.571 con
372.962 posti letto
• Periodo di riferimento: Anno 2012
• Pubblicato: mercoledì 10 dicembre 2014
• Argomento: Salute e sanità
• Tipo di documento: Comunicato stampa
• Tag: anziani, assistenza, disabili, disagio, previdenza, salute, servizi sociali, statistica
report
• Cause di morte
• L'Indagine sulle cause di morte è un’indagine che rileva informazioni sanitarie e
demosociali per i decessi verificatisi in Italia
• Periodo di riferimento: Anno 2013
• Pubblicato: venerdì 23 gennaio 2015
• Argomento: Salute e sanità
• Tipo di documento: Informazioni sulla rilevazione
• Tag: cause di morte, decessi, malattie, mortalità, patologia