Effetti “wow” nascosti

Nell’ingegneria biomedica, i grandi apparecchi clinici non offrono solo dati medici, ma anche dati che potrebbero essere importanti per l’utilizzo dell’apparecchiatura e l’ottimizzazione economica. Chi aggrega e analizza tali dati può sviluppare nuove idee su come ridurre i costi o generare nuovi introiti – un tema che il settore dell’ingegneria biomedica sta scoprendo adesso.

L’obiettivo comune di tutti coloro che si occupano dei cosiddetti “Big Data” è poter padroneggiare in qualsiasi momento la massa di dati generati dai sensori presenti nelle macchine. A tale scopo, sono necessari sistemi IT intelligenti e a elevate prestazioni da impiegare per l’organizzazione, la valutazione e la visualizzazione. Dato che entro pochi anni il fenomeno dei Big Data sarà più presente in tutti i settori, nel processo di penetrazione risulteranno perdenti le aziende che non saranno in grado di gestire le grandi quantità di dati e le informazioni ivi contenute.

Pertanto per le aziende di ingegneria biomedica si pone la questione di come divenire aziende “analitiche”. I vantaggi potrebbero ricompensare gli sforzi, con cicli di sviluppo molto più brevi e una maggiore sicurezza di processo. I dati raccolti possono per esempio fornire informazioni sulle funzioni più utilizzate di un apparecchio da parte di cliniche, medici o altri utenti. Ciò che non viene utilizzato, può essere rimosso nella successiva generazione di prodotti. Questo consente di ottenere una riduzione dei costi e una maturità più rapida per il mercato. I tassi di errore in prodotti complessi possono essere ridotti al minimo grazie all’analisi dei dati e questo consentirebbe di ridurre in modo significativo e durevole il numero di richieste di garanzia.

Ma per ottenere a informazioni rilevati per le decisioni, sono necessari svariati miliardi di dati. Di fatto, la quantità e la complessità dei dati supera oggi la ricettività delle singole persone o delle varie unità aziendali. Tuttavia, sono già disponibili efficienti sensori e algoritmi nonché sistemi fino alle architetture cloud, che consentono di memorizzare e analizzare i dati. Sulla base della tecnologia In Memory, con processori moderni è possibile creare correlazioni e visualizzazioni di miliardi di serie di dati in pochi secondi, invece che in molte ore, come accadeva fino a oggi.

Oltre alla memorizzazione e all’analisi solo i metodi analitici e statistici portano a grandezze di riferimento interpretabili come processi concreti e informazioni di stato. Dal punto di vista tecnico, la sfida attuale è generare la necessaria capacità di astrazione e, dell’altro lato, integrare le conoscenze ottenute nel sistema analitico di un’azienda, vale a dire renderle disponibili.

Questa misura, che trasforma un’azienda “analogica“ in un’azienda “analitica“, entra in profondità nella struttura e nei processi e richiede numerosi adattamenti; pertanto si va chiaramente oltre l’integrazione di un sistema IT performante nell’infrastruttura aziendale.

Per il settore dell’ingegneria biomedica, l’analisi dati rapida, precisa e predittiva offre possibilità in tre ambiti. Il primo è l’utilizzo di apparecchi medicali di grandi dimensioni, per i quali la valutazione dei dati può comportare uno sviluppo più rapido di nuovi impianti e vantaggi economici grazie a una manutenzione predittiva. Nel secondo scenario, appaiono possibili modelli commerciali ampliati, basati sull’utilizzo specifico degli apparecchi, per esempio la deduzione in base all’utilizzo invece che in base all’acquisto una tantum dell’apparecchio. Questo non è un pensiero nuovo, ma in questo contesto i Big Data potrebbero rappresentare un vantaggio: il calcolo dei costi sarebbe molto più preciso.

Un terzo ambito riguarda l’utilizzo di dati medici per l’E-Health. Attraverso l’analisi statistica si possono generare informazioni mediche, ad esempio per ottimizzare l‘infrastruttura per l’approvvigionamento medico a livello regionale o sovraregionale. Analisi e processi rapidi offrono informazioni in pochi secondi, indispensabili per reagire a situazioni anche estreme e molto complesse.

Di conseguenza, in futuro saranno essenziali non solo la padronanza dei volumi di dati originatisi, ma anche la complessità totale. Attualmente ci troviamo all’inizio del Big Data Trend. Chi vuole avvantaggiarsi sulla concorrenza, deve cominciare a pensarci adesso prima che la distanza tra Early Adopters e ritardatari diventi incolmabile. La padronanza di grandi quantità di dati in futuro sarà una competenza fondamentale delle aziende.

Dott. Andreas Hasse Dott.ssa Dorothea Pohlmann Altran, Francoforte sul Meno