Una roadmap per il Fascicolo Sanitario Elettronico intelligente: 1 – architettura

Se pensiamo al Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE) non soltanto come a una infrastruttura per condividere documenti, ma a una piattaforma intelligente per valorizzare le informazioni presenti, dobbiamo cambiare architettura.

Il protocollo IHE XDS, che è alla base del FSE, è stato definito prima delle attuali tecnologie di IA ed è focalizzato sulla condivisione di documenti HL7 CDA. Per sfruttare le potenzialità delle moderne tecnologie è necessario pensare e realizzare un FSE basato sullo standard HL7 FHIR.

FHIR, acronimo di Fast Healthcare Interoperability Resources è stato sviluppato proprio per rispondere alle nuove sfide della sanità digitale, tra cui il supporto automatizzato alle decisioni cliniche e l’elaborazione delle informazioni attraverso sistemi.

La versione attuale di FHIR (R4) comprende 145 tipi di risorse, raggruppate in cinque categorie: foundation, base, clinical, financial, specialized. Tra queste rivestono particolare importanza per l’FSE:

  • Patient
  • Encounter
  • Condition (Problem)
  • AllergyIntolerance
  • Procedure
  • DiagnosticReport
  • Medication
  • MedicationRequest

Altre risorse che andrebbero considerate sono:

  • EpisodeOfCare
  • CarePlan
  • CareTeam
  • Task
  • Appointment
  • Observation

Un FSE basato su FHIR potrebbe esporre queste risorse ai sistemi informativi ospedalieri, ai sistemi territoriali, alle cartelle cliniche elettroniche delle cure primarie, alle app mediche, consentendo una migliore e più efficace interoperabilità di quanto oggi permetta IHE XDS.

La presenza di queste risorse e del sottostante modello dati permetterebbe di utilizzare le attuali tecnologie di intelligenza artificiale per estrarre ed evidenziare le informazioni cliniche rilevanti, organizzarle e correlarle tra loro, eseguire delle analisi predittive.

È questo un campo di ricerca nel quale stanno lavorando importanti aziende come Google, IBM, Microsoft, Apple e diverse università. Per questa ragione, nei prossimi articoli, approfondiremo il tema illustrando le possibili applicazioni delle tecnologie IA nel trattamento e l’elaborazione dei dati clinici.

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