Riportiamo di seguito la traduzione in italiano del Comunicato Stampa apparso lo scorso 22 settembre 2022 presso le pagine dell’OMS in cui si evidenzia l’importanza della condivisione dei dati prodotti dalla ricerca a favore della salute pubblica. Nell’ambito del progetto europeo DYDAS – DYnamic data analytics services (co-finanziato dal programma europeo Connecting Europe Facility – CEF TELECOM dell’Unione Europea) si vuol favorire la condivisione dei dati attraverso la creazione della piattaforma digitale omonima DYDAS in grado di gestire grandi volumi di dati dinamici, consentendo ai settori pubblici e all’industria di beneficiare dell’analisi dei dati su larga scala e di promuovere la condivisione e il riutilizzo di dati/informazioni pubblici e privati in modo sicuro. Per questo motivo si plaude il nuovo regolamento dell’OMS poiché i ricercatori potranno – anche grazie alla piattaforma DYDAS – effettuare transazioni per l’accesso ai dati e servizi a valore aggiunto tramite l’utilizzo di sistemi di High Performance Computing (HPC) e basati su tecnologie Big Data, Machine Learning (ML), Intelligenza artificiale (AI) e analisi avanzata dei dati.
“La scienza e la salute pubblica possono trarre enormi vantaggi dalla condivisione e dal riutilizzo dei dati sanitari. La condivisione dei dati ci consente di avere la massima comprensione possibile delle sfide sanitarie, di sviluppare nuove soluzioni e di prendere decisioni utilizzando le migliori prove disponibili.
Il dipartimento Ricerca per la salute ha contribuito a guidare il lancio di una nuova politica della Divisione scientifica che copre tutte le ricerche intraprese da o con il sostegno dell’OMS. L’obiettivo è garantire che tutti i dati della ricerca siano condivisi in modo equo, etico ed efficiente. Attraverso questa politica, l’OMS indica il suo impegno per la trasparenza al fine di raggiungere l’obiettivo di un miliardo di persone in più che godano di una salute e di un benessere migliori.
La politica dell’OMS è accompagnata da una guida pratica per consentire ai ricercatori di sviluppare e attuare un piano di gestione e condivisione dei dati, prima ancora che la ricerca abbia inizio. La guida fornisce consigli sulle considerazioni tecniche, etiche e legali per garantire che i dati, anche i dati dei pazienti, possano essere condivisi per analisi secondarie senza compromettere la privacy personale. La condivisione dei dati è ora un requisito per il finanziamento della ricerca assegnato da OMS e TDR.
“Abbiamo visto i problemi causati dalla mancanza di condivisione dei dati su COVID-19”, ha affermato il dott. Soumya Swaminathan, scienziato capo dell’OMS. “Quando i dati relativi alle attività di ricerca sono condivisi in modo etico, equo ed efficiente, ci sono grandi vantaggi per la scienza e la salute pubblica”.
La politica per condividere i dati di tutte le ricerche finanziate o condotte dall’OMS, e la guida pratica per farlo, possono essere trovate qui…(LINK per l’articolo completo sulle pagine dell’OMS)”.
WHO’s new policy requires the sharing of all research data
We report above an Italian translation of the Press Release appeared on 22 September 2022 on the WHO pages which highlights the importance of sharing data produced by research in favor of public health. As part of the European project DYDAS – DYnamic data analytics services (co-financed by the European Connecting Europe Facility – CEF TELECOM program of the European Union) we want to encourage data sharing through the creation of the digital platform of the same name DYDAS capable of managing large dynamic data volumes, enabling public sectors and industry to benefit from large-scale data analytics and promote the sharing and re-use of public and private data/information in a secure manner. For this reason, the new WHO regulation is applauded since researchers will be able – also thanks to the DYDAS platform – to carry out transactions for access to data and value-added services through the use of High Performance Computing (HPC) and on Big Data technologies, Machine Learning (ML), Artificial Intelligence (AI) and advanced data analysis.
