Big Data

I Big Data in sanità si riferiscono all’enorme quantità di dati eterogenei generati nel settore sanitario, provenienti da diverse fonti, tra cui i registri elettronici sanitari (EHR), i dispositivi medici, i risultati delle analisi di laboratorio, le immagini mediche, i dati genomici, i dispositivi indossabili, le app per la salute e le informazioni pubbliche sui pazienti. Questi dati possono essere strutturati o non strutturati e vengono analizzati con tecnologie avanzate per estrarre informazioni utili. L’obiettivo principale dell’analisi dei Big Data in sanità è migliorare la prevenzione, la diagnosi e il trattamento delle malattie, ottimizzando l’assistenza al paziente e la gestione delle risorse sanitarie.

I Big Data in sanità sono caratterizzati da tre “V”:

1. Volume: quantità di dati generati.
2. Varietà: la diversità dei formati di dati (ad esempio, dati numerici, immagini, testo).
3. Velocità: la rapidità con cui i dati vengono generati e devono essere processati.

L’analisi di Big Data in sanità permette di:

• Personalizzare i trattamenti medici.
• Rilevare tendenze epidemiche.
• Ottimizzare la gestione delle risorse ospedaliere.
• Supportare la ricerca medica e la scoperta di nuovi trattamenti.

Fonte della definizione:
Questa definizione è basata su fonti comuni utilizzate nella letteratura scientifica e nelle istituzioni sanitarie per definire i Big Data in sanità, come riportato da “The Role of Big Data in Healthcare”, un articolo di revisione pubblicato su Journal of Big Data .