I dati in sanità non sono la realtà

L’adozione di sistemi di raccolta del dato digitale è ormai molto diffusa, eppure la maggior parte dei dirigenti sanitari sostiene che manchino ancora dati affidabili per condurre analisi portatrici di significato e soddisfare le priorità strategiche. Questo emerge da una indagine condotta negli Stati Uniti nel 2021. Oltre la metà degli intervistati affermava inoltre che questi problemi hanno un impatto negativo sulla capacità di prendere decisioni, di identificare le lacune nelle cure e di soddisfare le metriche di qualità.

Dati grezzi e bias cognitivi

Solo il 20% delle organizzazioni sanitarie crede pienamente in ciò che legge dai propri dati

I cosiddetti “dati grezzi” di cui sentiamo spesso parlare, non risultano utili alle organizzazioni sanitarie. Non rappresentano la realtà e non possiamo definirli oggettivi. Quando si parla di dati in sanità quindi, è necessario introdurre il concetto di dati situati.

Sappiamo cosa sono i bias cognitivi e dobbiamo accettare che facciano parte dei meccanismi di funzionamento del cervello umano quando viene coinvolto nei processi decisionali. Siamo consapevoli che la lettura dei dati è soggetta ai bias che introduciamo, ad esempio il risultato che ci aspettiamo di ottenere o che vorremmo ottenere. Dobbiamo tenere conto inoltre che alcuni bias possono essere inseriti durante il processo di elaborazione del dato o addirittura durante la raccolta.

Guardando i dati grezzi di produzione di un’azienda, potremmo ad esempio dedurre che vi siano inappropriatezze. Anziché giungere a conclusioni affrettate è necessario verificare prima di tutto quali sono le fonti dati visionate, le elaborazioni apportate ed infine la completezza dei dati stessi.

La situated data analisys

Nel 2020 Jill Walker Rettberg introduce il concetto di “situated data analysys” come proposta di un nuovo metodo per  analizzare i dati dei social media e delle app digitali. Tuttavia tale concetto si associa benissimo a qualunque ambito, compreso l’ambito dei dati in sanità.

Secondo la nostra esperienza, gli elementi più importanti di cui tener conto in sanità sono due:

• le normative
• l’organizzazione aziendale.

La normativa condiziona pesantemente l’approccio alla lettura del dato, banalmente esistono regole specifiche per l’erogazione delle prestazioni in relazione al setting.

Nello stesso modo le analisi sono condizionate dagli Atti Aziendali. Ad esempio l’atto aziendale può influire sulla priorità di finanziamento per le attività di ricerca e di analisi. Se l’organizzazione sanitaria ha l’obiettivo di ridurre i tassi di mortalità, potrebbe destinare maggiori risorse per la ricerca su questa tematica e meno ad altre. Un’analisi condotta senza tenerne conto porterebbe sicuramente ad una interpretazione errata dei dati.

Se i dati non sono la realtà, cosa serve?

^{I dati non sono la realtà}

L’analisi dei dati in sanità non può tenere conto unicamente dei requisiti legali. Deve considerare anche la strategia e gli obiettivi dell’organizzazione, in modo da garantire una corretta valutazione dei dati e l’elaborazione di soluzioni efficaci. La comprensione del contesto è fondamentale per garantire un’interpretazione accurata e per ottenere risultati che siano realmente utili per il miglioramento dei servizi sanitari e del benessere dei pazienti.

_{Tratto da L’importanza dei dati per le aziende sanitarie. Bugiardino con Sintomi e Cure a base di analisi dei dati per la salute delle organizzazioni che si occupano di sanità disponibile qui}

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