Sfruttare la Data Science Clinica: 10 Tipi Chiave Dati Numerici per Avanzamento Medico

Dati numerici strutturati alimentano generazione evidenza, modeling predittivo, e medicina di precisione.

10 Categorie Dati Fondamentali

1. Demografici: Età, sesso, razza/etnia, CAP (proxy SDOH).
2. Segni Vitali Time Series: PA, FC, FR, Temp, SpO₂, peso — longitudinali.
3. Risultati Laboratorio: Emocromo, pannello metabolico, coagulazione, biomarker, genomica — con range riferimento, timestamp.
4. Esposizione Farmaci: Farmaco, dose, via, frequenza, inizio/fine, aderenza (PDC).
5. Codici Procedure e Device: CPT, ICD-10-PCS, UDI per impianti.
6. Codici Diagnosi: ICD-10-CM, SNOMED-CT, problem list, gerarchia.
7. Metriche Utilizzo: Degenza, riammissioni, visite PS, giorni terapia intensiva, costo/addebito.
8. Patient-Reported Outcomes (PROs): PROMIS, PHQ-9, EQ-5D, score malattia-specifici.
9. Eventi Avversi / Segnali Sicurezza: Grado AE (CTCAE), errori farmaco, eventi device.
10. Dati Genomici / Molecolari: Varianti (VCF), espressione, proteomica, microbioma — linkati a clinico.

Applicazioni Analitiche

• Stratificazione rischio (riammissione, mortalità, sepsi).
• Eterogeneità effetto trattamento (emulazione RCT, target trial).
• Fenotipizzazione (clustering non supervisionato dati multimodali).
• Drug repurposing, matching eleggibilità trial.
• Salute popolazione: attribuzione, gap cura, dashboard equità.

Imperativi Qualità Dati

Completezza, consistenza, tempestività, validità, provenienza (FHIR, OMOP CDM). Governance: IRB, HIPAA, principi FAIR.