FHIR, acronimo di Fast Healthcare Interoperability Resources, è uno standard di interoperabilità per lo scambio di dati sanitari elettronici. Sviluppato da HL7 (Health Level Seven International), un’organizzazione internazionale che si occupa di standardizzazione nel settore sanitario, FHIR sta rapidamente diventando lo standard di riferimento per la gestione dei dati clinici. È un formato scalabile e standardizzato, il che significa che le informazioni sanitarie possono essere facilmente scambiate tra sistemi diversi senza sacrificare l’integrità dei dati. È adatto a una varietà di applicazioni ed è supportato da un’ampia gamma di fornitori, tra cui Apple, Google e Microsoft.
FHIR sta rivoluzionando l’assistenza sanitaria consentendo la condivisione sicura dei dati tra ospedali, cliniche e persino tra gli stessi pazienti. Questa interconnessione apre un mondo di possibilità per migliorare le cure.
INTEROPERABILITÀ DEI DATI E INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Con oltre 2 milioni di applicazioni FHIR, si prevede che il mercato sanitario globale favorito dagli standard di interoperabilità dei dati raggiungerà l’incredibile cifra di 8 miliardi di dollari entro la fine dell’anno. Senza dubbio, il 2024 segna un punto di svolta per il settore sanitario. Gli stakeholder del settore chiedono uno scambio di dati senza soluzione di continuità per migliorare l’erogazione e i risultati delle cure. I pazienti chiedono un accesso ottimizzato alle proprie informazioni sanitarie, i medici in prima linea hanno bisogno di dati affidabili e accurati a portata di mano per prendere decisioni informate sul trattamento e i fornitori di servizi sanitari hanno bisogno di dati interoperabili per facilitare la collaborazione e l’assistenza in team che riduce i costi e migliora la qualità.
Tuttavia, la conversione delle fonti di dati esistenti in formati compatibili con FHIR e l’integrazione di fonti con protocolli di sicurezza diversi richiedono tempo e competenze. Va da sé che con la crescente disponibilità di dati sanitari e il rapido progresso delle tecniche analitiche – che siano di apprendimento automatico, logico o statistico – gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero trasformare il settore sanitario.
L’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) riconosce il potenziale dell’IA nel migliorare i risultati sanitari, rafforzando gli studi clinici, migliorando la diagnosi medica, il trattamento, l’autocura e l’assistenza centrata sulla persona e integrando le conoscenze, le abilità e le competenze degli operatori sanitari. Ad esempio, l’IA potrebbe essere utile in contesti con carenza di medici specialisti, ad esempio nell’interpretazione di scansioni della retina e immagini radiologiche.
In risposta alla crescente necessità dei Paesi di gestire responsabilmente la rapida ascesa delle tecnologie IA per la salute, l’Organizzazione Mondiale della Sanità ha pubblicato una nuova documentazione che elenca le principali considerazioni normative sull’Intelligenza Artificiale (IA) per la salute. La pubblicazione delinea sei aree di regolamentazione:
- Per promuovere la fiducia, la pubblicazione sottolinea l’importanza della trasparenza e della documentazione, ad esempio tenendo traccia dell’intero ciclo di vita del prodotto e monitorando i processi di sviluppo.
- Per la gestione del rischio, devono essere affrontate in modo esaustivo questioni come “l’uso previsto”, ”l’apprendimento continuo”, gli interventi umani, i modelli di formazione e le minacce alla sicurezza informatica, rendendo i modelli il più semplici possibile.
- La convalida esterna dei dati e la chiarezza sull’uso previsto dell’IA contribuiscono a garantire la sicurezza e a facilitare la regolamentazione.
- L’impegno per la qualità dei dati, ad esempio attraverso una rigorosa valutazione dei sistemi prima del rilascio, è fondamentale per garantire che i sistemi non amplifichino pregiudizi ed errori.
- Le sfide poste da normative importanti e complesse, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) in Europa e l’Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) negli Stati Uniti d’America, vengono affrontate ponendo l’accento sulla comprensione della portata della giurisdizione e dei requisiti di consenso, al servizio della privacy e della protezione dei dati.
- Promuovere la collaborazione tra gli enti normativi, i pazienti, gli operatori sanitari, i rappresentanti del settore e i partner governativi può aiutare a garantire che i prodotti e i servizi rimangano conformi alle normative per tutto il loro ciclo di vita.
L‘IA e FHIR sono un binomio potente con implicazioni sia positive che negative. L’IA può sbloccare il potenziale dei dati FHIR, portando a una migliore analisi, a una maggiore interoperabilità, a cure personalizzate e all’automazione. Allo stesso tempo, ci sono molte preoccupazioni riguardo alla privacy, ai pregiudizi, alla mancanza di trasparenza e all’accessibilità degli strumenti di IA nell’assistenza sanitaria. In poche parole, trovare il giusto equilibrio tra queste forze è fondamentale per massimizzare i benefici dell’IA in FHIR e mitigare i potenziali rischi (gli strumenti di osservabilità dell’IA e l’approccio MLOps sono fattori critici).
UN FUTURO CONNESSO PER LA SANITÀ
In questo scenario in rapida crescita, Bitrock supporta le organizzazioni a raggiungere la conformità FHIR in modo rapido ed efficiente, senza sovraccaricare le risorse IT. Poche altre aziende possono eguagliare la competenza dei professionisti di Bitrock, che vantano centinaia di giorni di esperienza in progetti che prevedono lo scambio e l’elaborazione di dati nell’ambito del protocollo FHIR.
Bitrock supporta i clienti aziendali con un approccio integrato end-to-end che sfrutta la potenza di tecnologie all’avanguardia, tra cui i moderni paradigmi event-driven e le offerte di applicazioni data-intensive. Inoltre, l’esperienza di Fortitude Group in AI/ML e MLOps (AI Readiness & AI Observability) ci permette di sviluppare e implementare un percorso che passa senza soluzione di continuità dall’implementazione del protocollo all’utilizzo di tecniche avanzate di elaborazione dei dati tramite Intelligenza Artificiale e Machine Learning, consentendo casi d’uso innovativi con un chiaro impatto aziendale.
Tutto questo sblocca la condivisione dei dati senza soluzione di continuità lungo tutto il percorso di cura, aprendo la strada a un futuro di cure connesse e collaborative a vantaggio di tutti gli stakeholder.
