Laboratorio di Documentazione - Progetti di Ricerca -

1. 6' Incontro ISKO Italia - Firenze, 20 maggio 2013 Laboratorio di Documentazione- Progetti di Ricerca - Dott.ssa Maria Teresa Chiaravalloti - ICAR – CNR Dott.ssa Maria Teresa Guaglianone – ITC – CNR

2. Laboratorio di Documentazione • aprile 1996 • viene istituito come struttura di ricerca del Dipartimento di Linguistica dell’Università della Calabria • dicembre 2003 • diventa Centro di Eccellenza per la sperimentazione di sistemi di formazione interattiva a distanza nel campo dell’Economia e Gestione della Conoscenza • dicembre 2006 • viene deliberata la costituzione di una Unità di ricerca del Dipartimento Sistemi di Produzione, oggi Dipartimento di Ingegneria, ICT e tecnologie per l’energia e i trasporti del CNR • dicembre 2012 • diventa Unità Operativa dell’Istituto di Informatica e Telematica di Pisa Laboratorio di Documentazione – Progetti di Ricerca

3. I Progetti recenti (2010-2013) • Programma Operativo Nazionale - Ricerca e Competitività 2007-2013 • Smart Cities • Inmoto - Servizi e applicazioni per un sistema di creazione, certificazione, organizzazione, monitoraggio e promozione dell’Offerta Turistica e Culturale in sinergia con un nuovo modello strategico di Destination Management Organizationed una piattaforma realtimedi supporto alla Mobilità Turistica • Smart Health - Sanità digitale, sistemi di codifica delle informazioni sanitaria e telemedicina • Sp4C3 - Attività a supporto della costituzione del Fascicolo del Cittadino in relazione alla realizzazione dell’Anagrafe Nazionale della Popolazione Residente Committente: MIUR Laboratorio di Documentazione – Progetti di Ricerca

4. I Progetti recenti (2010-2013) Programma Operativo Nazionale - Ricerca e Competitività 2007-2013 Smart Cities • CLIPS - (ClinicalPathways & Sicurezza) si propone di applicare strumenti innovativi di ICT alla gestione del rischio clinico, con un approccio orientato all’esecuzione di percorsi diagnostico-assistenziali formalizzati efficaci e sicuri • Pegasus - Preserving and Ensuringan open Governmentfor a smart Access toScientific and cUlturalSources. Metodologie e modelli per la conservazione di lungo periodo della memoria digitale Committente: MIUR Laboratorio di Documentazione – Progetti di Ricerca

5. I Progetti recenti (2010-2013) • DigitalLibraries - Metodologie per la digitalizzazione del patrimonio storico, valorizzazione e conservazione della produzione scientifica nazionale e gestione efficiente di repository documentaliCommittente: MIUR • Cl.Au.D.Io - Applicativo software open source capace di operare una classificazione automatica o semiautomatica dei documenti, registrati in un sistema di protocollo informatico, ed integrabile nella maggior parte dei prodotti attualmente in uso nelle PACommittente: PCM + privati • InFSE - Applicazioni a supporto dell’interoperabilità delle soluzioni di FSECommittente: PCM • Pro.De - Analisi e modellazione dei flussi documentali e dei procedimenti delle PALCommittente: FBK Laboratorio di Documentazione – Progetti di Ricerca

6. I Progetti recenti (2010-2013) • Thesaurus italiano dei materiali da costruzione - realizzazione di un thesaurus in lingua italiana per il settore dell’edilizia quale sistema di riferimento per l’organizzazione della conoscenza di dominio a livello nazionaleCommittente: Regione Calabria e Regione Lombardia • InnovANCE – creazione di una banca dati di libero di accesso contenente codici e descrizioni dei prodotti da costruzione e tutte le informazioni utili alla filiera delle costruzioni, realizzando il primo database nazionale dell’ediliziaCommittente: Industria 2015, Ministero dello Sviluppo Economico • EDILMAP - mappatura, descrizione e certificazione delle competenze acquisite e maturate tramite l'esperienza e, quindi, sviluppate in sistemi di apprendimento soprattutto informali e non formali, non legati ai percorsi di formazione usuali, attraverso l’applicazione della metodologia CommonKADS (metodologia per la formalizzazione della conoscenza Laboratorio di Documentazione – Progetti di Ricerca

7. 6' Incontro ISKO Italia - Firenze, 20 maggio 2013 I sistemi di codifica nell’era dell’e-Health: traduzione ed implementazionedi LOINC® in Italia Dott.ssa Maria Teresa Chiaravalloti Tecnologo ICAR - CNR

8. Il contesto • Sistemi standardizzati di rappresentazione della conoscenza di ambito biomedico • Sistemi di codifica • Sistemi di classificazione • Standard di codifica e descrizione di indagini diagnostiche per garantire l’interoperabilità semantica all’interno del Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE) I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

9. Lo standard Sistema di codici e nomiuniversali per lo scambio e la condivisione di dati clinici e di laboratorio LogicalObservationIdentifiersNames andCodes I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

10. Le motivazioni • Specifiche tecniche del Tavolo permanente di Sanità Elettronica del Dipartimento per la Digitalizzazione della Pubblica Amministrazione e l’Innovazione Tecnologica hanno reso obbligatori alcuni codici LOINC per l’identificazione univoca delle sezioni dei documenti sanitari in formato elettronico CDA HL7, ma opzionali per la codifica delle indagini diagnostiche • Frammentazione della situazione italiana di settore • Utilizzo di convenzioni fortemente localizzate • ostacolano il flusso di informazioni interoperabili • limitano l’utilizzo di applicazioni informatiche I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

11. Stato dell’arte Nomenclatore Tariffario Regione Piemonte 90.13.2 Ciclosporina I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

12. Perché LOINC? • Elevato livello di dettaglio nell’identificazione dei test • Risultati comprensibili e quindi riutilizzabili • Dati codificati per ClinicalDecisionSupporte pianificazione amministrativa delle strutture sanitarie I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

13. LOINC: caratteristiche e funzionalità • 2 sezioni principali: Laboratory LOINCe Clinical LOINC • LOINC 2.42 (28-12-2012): più di 70.000 codici • Più di 19.000 utenti in 149 Paesi nel mondo • Traduzioni in 9 lingue e 18 varianti linguistiche • Distribuito gratuitamente in release semestrali, insieme a LOINC Users’ Guide e RELMA®, software di ricerca e mapping I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

14. LOINC: caratteristiche e funzionalità <Code>:<Component>:<Property>:<Time>:<System>:<Scale>:<Method> Tipo di campionesu cui l’osservazione è effettuata Progressivounivoco con check digit finale Attributodell’analita, relativoall’unità di misura Metodica di realizzazione del test Intervallo di tempo in cui l’osservazione o la misurazione è effettuata Scala di misurazione Sostanza o entitàmisurata, valutata o osservata • 5792-7:Glucosio:MCnc:Pt:Urine:Qn:Test strip I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

15. LOINC Italiano Part basedtranslationalapproach: un algoritmo genera automaticamente la traduzione di tutti i termini del database a partire dalla traduzione delle parti atomiche che li compongono I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

16. Risultati www.loinc-italia.it I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

17. Caso applicativo • Implementazione di LOINC all’interno dei laboratori scelti per la fase di testing • Realizzata tramite operazioni di mapping, che mirano a stabilire corrispondenze univoche tra i codici locali ed i codici LOINC 1256 esamilocali 83% mappati VS 17% non mappati 6486-5 69% corretti I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

18. Riflessioni conclusive e prospettive di ricerca • LOINC permette di identificare informazione clinica in maniera precisa e puntuale e effettuare un controllo dettagliato della spesa sanitaria Sanitàmoderna, informatizzataedinteroperabile • Terza fase del progetto CNR InFSE: sperimentazione di LOINC all’interno dell’infrastruttura tecnologica nazionale di FSE • PRIN in collaborazione con la Facoltà di Farmacia e Scienze della Nutrizione e della Salute dell’Università della Calabria I sistemi di codifica nell’era dell'e-Health: traduzione ed implementazione di LOINC in Italia

19. 6' Incontro ISKO Italia - Firenze, 20 maggio 2013 MNEMOUna metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni Maria Teresa Guaglianone ITC-CNR

20. La conoscenza in azienda Necessità di preservare e rendere condivisibili tali conoscenze e competenze MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

21. Oggetto e obiettivi MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

22. Perché una nuova metodologia MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

23. Nuova metodologia: MNEMO MetodologyforkNowledgEacquisition and MOdelling Approccio che origina dalla combinazione di due metodi esistenti (CommonKADS e MASK), analizzati e valutati sulla base della loro applicazione in domini reali, per giungere allo status di metodo completo di capitalizzazione della conoscenza • Collaborazione con: • LaboratoireTech-CICO (Technologies pour la Coopération, l’Interaction et les Connaissances dans les collectifs) de l’Université de Technologie de Troyes MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

24. Nuova metodologia: MNEMO Comparazione applicativa di due tra gli standard maggiormente diffusi, CommonKADS e MASK, combinati in un unico approccio sinergico MNEMO • ANALISI COMPARATIVA • confronto sulla base della letteratura esistente • valutazione attraverso l’esame dei risultati ottenuti nel corso di applicazioni degli standard citati,in progetti di capitalizzazione della conoscenza condotti presso l’UTT, in differenti domini • Evitare il rischio di una teorizzazione astratta • Garantire un livello minimo di fattibilità ed applicabilità MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

25. Nuova metodologia: MNEMO • Uso complementare dell’approccio ascendente e di quello discendente di acquisizione e modellizzazione • Coinvolgimento attivo degli esperti attraverso la co-costruzione dei modelli che ne organizzano e rappresentano la conoscenza • Ridefinizione dei modelli al fine di renderli intellegibili all’utenza finale • Possibilità di aggiornamento costante della conoscenza acquisita Oggetto finale caratterizzato dalla multimedialità e ipertestualità senza escludere la dimensione della rappresentazione formale (RDF, XML e Ontologie) MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

26. MNEMO: sperimentazione in azienda • Oggetto della sperimentazione: • Progetto di acquisizione e modellizzazione della conoscenza aziendale • Obiettivi: • Verificare la validità delle linee guida di MNEMO • Valutare l’approccio metodologico lato knowledge manager • Perfezionare le soluzioni proposte • Output della sperimentazione: • Organizzazione della conoscenza in una Corporate Memory MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

27. Riflessioni conclusive • Valutazione supporto fornito dalle linee guida di MNEMO • Combinazione di una strategia top-down e bottom-up e utilizzo dei modelli generici di tipi di task • individuazione del tipo di conoscenza da acquisire, in quanto i genericmodelshanno fornito una guida per filtrare la conoscenza rilevante • Ridefinizione del conceptualmodellinglanguage • identificazione in maniera agevole di quali elementi di conoscenza inserire nei knowledgemodelse in che modo collegare in maniera logica fra loro questi elementi MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

28. Prospettive di ricerca MNEMO. Una metodologia combinata per l’acquisizione e la modellizzazione della conoscenza delle organizzazioni

29. 6' Incontro ISKO Italia - Firenze, 20 maggio 2013 Grazie per l’attenzione chiaravalloti@icar.cnr.it guaglianone@itc.cnr.it