Articolo a cura di Raffaele Natella – Coordinatore Commissione giovani e innovazione scientifica Sport Medicine Hub e di
Tommaso Crepax – Responsabile AI e Data Governance -Sport Medicine Hub
La medicina dello sport produce ogni giorno una quantità enorme di dati: visite, esami di laboratorio, dati funzionali, diagnostica per immagini, percorsi riabilitativi, tempi di recupero, performance dell’atleta. Ognuna di queste informazioni però non sempre trova spazio in un percorso condiviso; sempre più comunemente viaggiano su binari paralleli figli delle più svariate motivazioni. In questo modo si crea la difficoltà che è la sfida dei nostri giorni, rendere questi dati confrontabili, leggibili e riutilizzabili.
Il paradosso è evidente. Da un lato la medicina dello sport appare sempre più avanzata sul piano diagnostico e tecnologico; dall’altro una frammentazione delle informazioni. Lo stesso infortunio può essere descritto con terminologie differenti, con livelli di dettaglio non omogenei e con referti poco comparabili. Così i dati esistono, ma non dialogano tra loro.
Questa frammentazione del dato clinico è sia un limite organizzativo che un ostacolo scientifico. Se i dati non sono standardizzati, diventa più difficile costruire casistiche solide, confrontare protocolli diagnostici o riabilitativi, individuare ricorrenze epidemiologiche e valutare con maggiore precisione i tempi di recupero. In questo modo si accumula esperienza clinica, ma non sempre la si trasforma in sapere utile per tutti. Non si tratta quindi di inventare nuovi dati, ma di valorizzare meglio quelli che già vengono prodotti
Frammentazione del dato clinico, assenza di standardizzazione, e mancata interoperabilità tra sistemi trovano una risposta diretta nel quadro normativo europeo costruito attorno alla Strategia europea per i dati (2020), che ha posto proprio nella valorizzazione del dato già esistente, e non nella sua mera produzione, il proprio obiettivo fondante.
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