Big data e nuovi algoritmi, Triassi: “Potente strumento di pianificazione sanitaria”

«Le enormi masse di dati che possiamo ricavare oggi dai diversi sistemi informativi, i cosiddetti Big data, possono essere un potentissimo strumento di pianificazione sanitaria. Il progetto che il Dipartimento di Sanità Pubblica della Federico II ha voluto realizzare ha fornito conclusioni straordinarie, che saranno molto utili per un’efficace politica di programmazione e gestione della salute pubblica».

Lo dice Maria Triassi, responsabile scientifica del progetto i cui dati sono stati presentati oggi nel corso di un evento che ha visto a confronto i maggiori esperti del campo dove il progetto ha ricevuto un finanziamento da parte della regione nell’ambito di una call per la realizzazione di servizi di ricerca, sviluppo e innovazione per la lotta contro il Covid-19 (DGR n. 504 del 10.11.2021) – POR FESR Campania 2014 – 2020 – Asse I.

«Parte molto importante del progetto – prosegue Triassi è quella di poter utilizzare i big data sanitari estratti dai flussi informativi regionali per la validazione di algoritmi che servono ad identificare pazienti a rischio Covid-19 residenti in Regione Campania e profilare l’utilizzo di risorse sanitarie in relazione alle strategie preventive ed eventualmente, in caso di infezione da Covid-19, a supporto della pianificazione e programmazione sanitaria regionale e nazionale».

L’evento tenutosi a Napoli ha contestualizzato i risultati nello scenario sanitario attuale. Esperti di varie branche nell’utilizzo di big data sono intervenuti per discutere e ampliare le ripercussioni di questi risultati, offrendo punti di vista ed esperienze delle molteplici discipline coinvolte. Esempio concreto sono i dati sulla Sclerosi Multipla.

«La malattia affligge il sistema nervoso centrale – spiega il professor Raffaele Palladino – nel nostro studio abbiamo esaminato la sua incidenza nella Regione Campania utilizzando un approccio basato su dati sanitari routinari dal 2015 al 2020. I dati geografici indicano un rischio minore di Sclerosi Multipla a Caserta e Napoli, mentre ad Avellino il rischio è maggiore».

Lo studio ha analizzati 7.431 pazienti con sclerosi multipla residenti in Campania. Un algoritmo validato ha identificato i casi con un’efficacia del 74,4%. L’incidenza cumulativa della malattia dal 2016 al 2020 è stata di 36,68 per 100.000, con un’incidenza annua media di 7,34 per 100.000 persone-anno. La maggior parte delle diagnosi è avvenuta tra i 20 e i 50 anni, con picchi nelle fasce di età 25-34 e 45-54.

La prevalenza della sclerosi multipla è aumentata ogni anno, pur mantenendo una stabilità nell’incidenza. «Facile comprendere come questi dati e l’uso di algoritmi efficaci fornisce una stima più accurata dell’incidenza – in questo caso della sclerosi multipla – in Campania, offrendo informazioni cruciali per la pianificazione sanitaria regionale».

Inoltre, in Campania, la gestione dei pazienti con sclerosi multipla durante la pandemia Covid -19 è stata esaminata in uno studio che ha incluso 6.097 pazienti su 7.431 affetti da sclerosi multipla tra il 2015 e il 2021. Post-lockdown, le prescrizioni di nuovi farmaci modificanti la malattia (DMT) sono aumentate, ma non si sono mantenute nel tempo.

L’aderenza al trattamento è rimasta costante durante il lockdown, ma ha registrato un calo nei periodi pre vaccinazione e post vaccinazione. A fronte di una riduzione delle ammissioni ospedaliere post-lockdown, è stata osservata un’alta probabilità di ospedalizzazione legata alle comorbidità. Questi risultati sottolineano l’importanza di adattare la gestione della sclerosi multipla in risposta alle crisi sanitarie.