Si sente sempre più spesso parlare di Big Data in medicina e tecnologie di machine learning, spesso senza avere una cognizione chiara di ciò a cui si sta facendo riferimento.
Sono oramai tantissimi i settori cui vengono applicate soluzioni di Big Data analytics, e non da ultimo quello medico-sanitario, dove lo studio dei dati scientifici risulta di fondamentale importanza per qualunque progetto di sviluppo.
La ricerca scientifica e i Big Data in medicina
La raccolta e l’analisi di dati clinici e/o scientifici è un aspetto fondamentale di qualunque progetto di ricerca. Dato il recente avvento nel digitale nel settore sanitario, non stupisce affatto che non ci siano ancora figure esperte nell’analisi dei Big Data in medicina, il che spesso finisce col rallentare il lavoro del ricercatore o a caricarlo di responsabilità eccessive.
Ed è qui che intervengono infatti gli algoritmi del machine learning, laddove un ricercatore ha bisogno di un supporto tecnologico per estrare significato dai dati.
Esistono infatti migliaia di terabyte di dati medici e scientifici, distribuiti da progetti di ricerca, pubblicazioni e cartelle cliniche digitali. Se analizzati attentamente e con gli strumenti adeguati, questi possono dare la giusta spinta alla ricerca in ambito sanitario, non solo per quanto riguarda la produzione di nuovi farmaci, ma anche per la scelta di un nuovo trattamento clinico.
È senza dubbio legato a questo lo sviluppo di piattaforme e software di gestione ed analisi dei big data in medicina, permettendo così di risparmiare il tempo nello studio dei dati, per poterlo dedicare maggiormente allo studio di patologie rare o alla definizione di nuove cure. Laddove la mole di dati da analizzare supera le capacità del ricercatore, la machine learning viene allora in aiuto del settore offrendo strumenti che permettano di interpretare al meglio il significato dei dati stessi, garantendo così un buon futuro alla ricerca medico-sanitaria.
