Big Data.
Machine Learning.
Artificial Intelligence.
La presenza di queste tematiche in ambito medico sta innegabilmente diventando sempre più pervasiva: la quantità e qualità di dati ed informazioni prodotti nella creazione e gestione dei processi medici, così come nel crescente livello di precisione degli esami, unitamente alla possibilità di “fare rete” tra professionisti senza più alcuna barriera fisica e/o geografica, richiedono infatti la necessità di viaggiare in direzione di una conoscenza che sia effettivamente utilizzabile, replicabile e condivisibile, così da alzare ulteriormente l’asticella della cosiddetta Evidence-Based Medicine.
Il settore sanitario (sia in ambito umano che veterinario in senso lato) ha sofferto nel passato, rispetto ad altri settori merceologici, un ritardo nel generale percorso di informatizzazione, purtuttavia oggi parlare Digital Health Ecosystem non è più un azzardo; ciononostante l’acquisizione della “conoscenza dei mezzi” (il famoso know-how) non può ritenersi un processo automatico né tantomeno spontaneo, bensì richiede la creazione di un’opportuna forma mentis che vada di pari passo e si amalgami con la “classica” e consolidata formazione medica.
Spingere l’ars medica ad affacciarsi al futuro richiede pertanto una rivalutazione del percorso didattico, allo scopo di arricchirlo con conoscenze per le quali le condizioni di “natività digitale” o di “millennials” non sono sufficienti. Lo studio dell’Informatica Medica – o meglio della Sanità Elettronica, più felice traduzione dell’espressione “Electronic Healthcare” – quale parte integrante del bagaglio di competenze che i discenti dovranno acquisire, va pertanto attuata non già tanto attraverso la somministrazione di tecnicismi, propri del contesto ingegneristico ma impropri rispetto a quello medico, quanto attraverso la comunicazione del ruolo e dell’impatto che le nuove tecnologie esercitano ed eserciteranno nella pratica medica: una presa di coscienza dei processi medici, maturata attraverso un’impronta ingegneristica, si pone dunque come chiave di volta per comprendere in definitiva ciò che si definisce come “Evoluzione congiunta di modelli organizzativi PER la gestione della salute, E di componenti tecnologiche che li abilitano o li potenziano”. In una sola parola: innovazione.
Il paradigma dell’One Health è già per le scienze mediche veterinarie una realtà consolidata, sia in termini di ricerca che di didattica. Il naturale step successivo si sostanzia quindi nel concetto di One Health Informatics, da intendere come “study of how health information is captured, transmitted and utilized for healthcare delivery in a syndemic scenario”.
Dai dati alla conoscenza attraverso l’apprendimento, e da questo allo sviluppo dell’intelligenza, ma anche, analogamente: dai Big Data al know-how attraverso il Machine Learning, e da questo allo sviluppo dell’Artificial Intelligence. Ripensare all’educazione medica adesso è il necessario viatico per avere una scienza veterinaria realmente “moderna” domani.
Per saperne di più, vi invitiamo al Convegno SISVET 2019.
Oscar Tamburis