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La cura dei Big Data
Per comprendere l’impatto che i Big Data hanno sulla diagnosi e cura dei pazienti, abbiamo intervistato un esperto di sistemi complessi, Enrico Capobianco che all’Università di Miami si occupa di biologia computazionale e bioinformatica.
“La definizione di Big Data è ibrida”- ci ha spiegato Enrico Capobianco –“ non c’è soltanto il richiamo alle “tre V” degli inizi: volume, velocità e varietà. A me piace l’espressione dei Big Data come riflesso della global fluency, ovvero il fluire globale di informazioni a tutti i livelli della nostra vita. Un altro importante aspetto è la data liquidity. L’informazione è quantificabile, circola, si diffonde. Ha ritmi e volumi completamente diversi e inusuali rispetto al passato. I dati diventano di fatto una moneta che, per essere scambiata, necessariamente deve essere comune. Prima i dati erano una faccenda elitaria, solo qualcuno riusciva a dare loro un valore. Ora sono una liquidità, sono una merce che viene scambiata facilmente, ma che richiede ancora (e in misura crescente) molto lavoro per il beneficio di tutti e non di pochi, così da diventare strumento democratico. A livello commerciale, il valore economico dei dati è più facilmente quantificabile perché a partire da essi si possono predire i consumi e quindi incrementare i profitti. Spostando il discorso su un ambito scientifico, come quello medico, i fattori non cambiano a livello strategico. Mettendo insieme tutti i dati di un paziente è possibile definire dei profili di rischio più precisi e attendibili. Attraverso lo studio delle traiettorie di salute è possibile avere informazioni sugli individui durante l’arco della loro vita e non solo durante una malattia, per poter fare prevenzione. In questo ambito, uno degli ultimi studi è stato condotto dal gruppo di Leroy Hood dell’Institute for Systems Biology di Seattle che ha monitorato un centinaio di persone per un periodo di 9 mesi. Sono state raccolte molte informazioni sul sistema cardiovascolare, i rischi del diabete, la nutrizione, lo stress, le misure genetiche e proteomiche e le misure che il paziente porta da sé con sensori e altri dispositivi.
Siamo sempre più connessi e raccogliamo una quantità di dati importante. In questo scenario oltre alla potenza di calcolo, che è in rapida espansione, diventa fondamentale lo storage dei dati. Le soluzioni cloud sono senz’altro un valido aiuto ma bisogna tenere in considerazione l’aspetto della disponibilità dei dati, del loro accesso e del riutilizzo, bilanciando sempre le esigenze della ricerca con quelle della privacy visto che si parla di informazioni particolarmente sensibili.
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