Flussi di dati digitali
Uno scambio di dati standardizzato, automatizzato e più sicuro consente di prendere decisioni rapide e basate su evidenze, ottimizza la valutazione delle misure e promuove la trasparenza.
Obiettivi dei flussi di dati digitali
Tra gli obiettivi dei flussi di dati digitali rientra lo scambio interoperabile e senza interruzioni dei dati sanitari. A tal fine, sono messi in campo processi di trattamento dei dati standardizzati e in gran parte automatizzati nonché una comunicazione dei dati coerente e comprensibile. Affinché le informazioni raccolte nei sistemi di sorveglianza possano essere utilizzate in modo efficace, i dati devono essere disponibili in modo rapido, centralizzato e affidabile. Le analisi e le modellizzazioni statistiche consentono di identificare schemi e tendenze nelle complesse serie di dati epidemiologici. Ciò consente:
- un processo decisionale tempestivo e basato su evidenze;
- la valutazione dell’efficacia delle misure;
- la rapida messa a disposizione di informazioni rilevanti alle autorità competenti;
- la riduzione degli errori di valutazione dovuti ad analisi statistiche discordanti e alla non omogeneità dello stato dei dati;
- l’uso complessivo delle informazioni dei sistemi di sorveglianza nei settori umano, animale e ambientale.
Per conseguire l’obiettivo di un flusso di dati costante e di una comunicazione chiara e comprensibile dei dati, si applicano i seguenti principi di base:
- minimizzazione della registrazione di dati (once only, minimal essential);
- trasferimento di dati costante, senza interruzioni (end-to-end);
- interoperabilità tra i diversi sistemi di sorveglianza;
- scalabilità dei sistemi di sorveglianza e delle piattaforme di dati;
- garanzia della sicurezza delle informazioni e della protezione dei dati, in particolare dei dati personali sensibili;
- attuazione della strategia Open Government Data.
Competenze
L’Ufficio federale della sanità pubblica (UFSP) coordina il rilevamento e il trattamento dei dati rilevanti, mentre i Cantoni sono responsabili dell’attuazione a livello regionale. Tra gli attori che forniscono i dati vi sono i laboratori, i centri di test, i centri di riferimento, la comunità medica, gli ospedali e le strutture per le cure stazionarie di lunga durata.
Preparazione alla pandemia
Oltre ai processi di digitalizzazione già in corso nel settore del monitoraggio, nel quadro della revisione LEp e del programma DigiSanté vengono portate avanti la digitalizzazione dei sistemi e la loro integrazione. I diversi processi di dichiarazione devono essere armonizzati a livello nazionale. Sulla base della revisione della LEp e nel quadro di DigiSanté, l’UFSP sta realizzando una piattaforma di dichiarazione nazionale scalabile per la sorveglianza e la lotta contro le malattie trasmissibili (National Surveillance and Response, NASURE). L’obiettivo è integrare le interfacce nei sistemi d’informazione di ospedali, studi medici e laboratori, nel rispetto degli standard internazionali.
Strategia in materia di dati
Il trattamento efficiente dei dati digitali durante la preparazione alla pandemia richiede una strategia che consideri i dati come un prodotto centrale. I componenti essenziali di questa strategia sono:
- l’uso di identificatori univoci e di standard internazionali per lo scambio e la codifica dei dati raccolti (p. es. Systematised Nomenclature of Medicine Clinical Terms [SNOMED CT] e Logical Observation Identifiers Names and Codes [LOINC] per la designazione dei risultati di esami e test medici);
- un catalogo centralizzato di dati e interfacce per il miglioramento dell’interoperabilità e della trasparenza (p. es. la piattaforma di interoperabilità I14Y);
- la garanzia della qualità dei dati;
- la garanzia della protezione dei dati.
Registrazione dei dati e sistemi di trasferimento dei dati
Un elemento chiave della preparazione alla pandemia è la creazione di un sistema di dichiarazione interamente digitale che consenta la trasmissione di tutti i casi di malattie infettive a dichiarazione obbligatoria (dichiarazioni di laboratorio e referti clinici) attraverso interfacce digitali chiaramente definite. Per consentire flussi di dati digitali end-to-end, sono in fase di sviluppo interfacce macchina che consentono di registrare e scambiare dati grezzi e di approntare analisi e statistiche. L’uso sistematico di tali interfacce consente di trattare i dati senza interventi manuali. Questi sistemi di trasferimento dei dati devono essere concepiti tecnicamente in modo che rispondano ai requisiti applicabili ai dati personali degni di particolare protezione. Il trattamento automatizzato dei dati è garantito a tutti gli attori attraverso identificatori univoci (numero AVS per l’identificazione univoca dei pazienti). Nel caso ideale, anche la validazione dei dati durante il loro trattamento è automatizzata. Un primo grande passo in questa direzione è già stato compiuto con l’introduzione dell’interfaccia digitale per i laboratori (CH ELM). La dichiarazione viene inviata elettronicamente mediante un’interfaccia che utilizza un formato di dati standardizzato (HL7 FHIR) e un’interfaccia web standard (REST). In questo modo, i laboratori possono trasmettere automaticamente informazioni sulle malattie a dichiarazione obbligatoria.
Piattaforma di analisi dei dati
Il trattamento automatizzato dei dati end-to-end richiede una piattaforma per la correzione (cleansing), la plausibilizzazione e il collegamento dei dati provenienti da fonti diverse. A tal fine, è necessaria una piattaforma di analisi dei dati scalabile, che consenta l’automazione delle pipeline di analisi e dei test, fornisca il codice e permetta di lavorare in modo collaborativo su codici condivisi. Per utilizzare questa piattaforma e i moderni metodi di statistica, modellizzazione e apprendimento automatico, è necessario possedere conoscenze specialistiche nel settore della scienza dei dati. Durante la pandemia COVID-19, all’interno dell’UFSP è stata creata una solida base per una piattaforma di analisi dei dati nel settore delle malattie trasmissibili. Questa piattaforma verrà sviluppata nell’ambito del programma DigiSanté (Diseases Data Analytics Platform).
Open Data
In linea con la strategia Open Government Data della Confederazione, le analisi statistiche dell’UFSP devono essere pubblicate tempestivamente, in formato elettronico e aperto. Per rendere le analisi facilmente accessibili e comprensibili, il portale d’informazione dell’UFSP sulle malattie trasmissibili (IDD) sarà gradualmente ampliato ed esteso ad altre malattie trasmissibili. Per proteggere la privacy, si sta esaminando e, ove possibile, implementando l’impiego di misure tecniche (p. es. privacy differenziale) per ridurre al minimo i rischi legati alla protezione dei dati.
Gestione della pandemia
Per poter prendere decisioni basate sui dati durante una pandemia, bisogna disporre rapidamente di dati affidabili e centralizzati. Per rispondere alle esigenze estreme legate alla pandemia, come l’improvviso aumento della quantità di dati da trattare, i sistemi di trattamento dei dati devono essere scalabili sotto vari aspetti. Dovrebbero consentire di:
- integrare nuove fonti di dati;
- adeguare o ampliare le variabili registrate nelle fonti di dati esistenti;
- aumentare la frequenza e la portata delle analisi e delle valutazioni dei dati per i portatori di interesse interni ed esterni.
A tal fine, le risorse e le priorità devono essere adattate in maniera flessibile e in funzione della situazione. I flussi di dati devono essere orientati agli indicatori più importanti che consentono una sorveglianza efficace del decorso della pandemia.
Un principio fondamentale è rappresentato, inoltre, dalla minimizzazione dei dati: ogni variabile registrata inutilmente grava sui sistemi, dalla registrazione all’analisi. Pertanto, l’insieme dei dati rilevati deve essere il più compatto possibile per consentire una sorveglianza mirata. Il coordinamento con gli attori coinvolti deve avere come priorità lo sgravio dei sistemi di trattamento dei dati.