Big Data

Big Data

Big Data in Cardiologia

Secondo il McKinsey Global Institute si definisce sistema di Big Data “un dataset la cui dimensione è talmente grande che eccede la capacità dei sistemi di database relazionali di catturare, immagazzinare, gestire ed analizzare i dati”. Con il termine big data si intende quindi quello che si riferisce alla capacità di estrapolare, analizzare e mettere in relazione un'enorme mole di dati eterogenei, ossia di dati strutturati, cioè organizzati in database, ma anche non strutturati, per esempio immagini, testi di e-mail, dati da provenienti da GPS (Global Positioning System), informazioni prese dai social network e tutti i dati che transitano su internet. Per quantificare le dimensioni di questa mole di dati basti pensare che siamo dell'ordine degli zettabyte, ovvero miliardi di terabyte (1 terabyte equivale a 1012 byte). E in futuro il patrimonio di dati prodotti è destinato ad aumentare ulteriormente.
Anche in ambito cardiologico i big data sono diventati parte integrante della ricerca clinica. Si tratta di una vera e propria opportunità: grazie ai big data possiamo attingere a un immenso patrimonio informativo che, se adeguatamente sfruttato, potrà portare vantaggi nei percorsi diagnostico-terapeutici, nella ricerca scientifica e nella programmazione sanitaria. Con un accurato utilizzo dei dati possiamo raccogliere informazioni per mettere in atto strategie di prevenzione adeguate. Ma non solo. E’ grazie a questa immensa mole di dati infatti che possiamo migliorare le cure andando verso una medicina sempre più precisa e ritagliata su misura per il paziente.
Perché i big data diventino davvero lo strumento di svolta per la medicina del futuro occorre razionalizzare le informazione e far sì che i dati siano raccolti in modo omogeneo, armonico e integrato, in una logica di interoperabilità. Rispetto al passato si stanno facendo notevoli passi in avanti, ma la situazione è ancora assai variegata. Occorre procedere in questa direzione senza fermarsi, così da creare nuove strategie per trarre dai dati il massimo della conoscenza.