Architettura per l’Integrazione e la Standardizzazione dei Dati Clinici Anamnestici mediante HL7 FHIR

Il presente documento descrive l’architettura, il modello informativo e l’approccio metodologico di una piattaforma software progettata per l’integrazione, la standardizzazione e l’elaborazione dei dati clinici del paziente provenienti da sistemi eterogenei. La soluzione affronta la frammentazione informativa tipica degli ecosistemi sanitari moderni, nei quali le informazioni risiedono in EHR, HIS, PACS, moduli anamnestici digitali e documenti clinici strutturati, rendendo complessa la costruzione di una visione unificata e semanticamente coerente del quadro clinico. L’architettura proposta è organizzata in moduli funzionali autonomi ma pienamente interoperabili, progettati per l’acquisizione, la trasformazione e la normalizzazione del dato secondo lo standard internazionale HL7 FHIR. La formalizzazione delle informazioni è governata da una FHIR Implementation Guide dedicata (sviluppata e formalizzata), che definisce profili, vincoli, value set, sistemi di codifica e regole di validazione automatica, garantendo qualità del dato, coerenza semantica, tracciabilità e conformità alle specifiche nazionali e internazionali. Il sistema include un Modulo di Formalizzazione HL7 FHIR (HFFM) per la mappatura e la conversione dei dati clinici e anamnestici, e un Modulo di Visualizzazione Intelligente (CIIPM) che fornisce al professionista sanitario una rappresentazione contestualizzata, sintetica e prioritizzata delle informazioni rilevanti. Tutte le risorse FHIR validate vengono esposte tramite interfacce RESTful standard, consentendo interoperabilità bidirezionale con sistemi esterni e integrazione nativa con il Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE 2.0), la Piattaforma Nazionale di Telemedicina e altri servizi sanitari regionali e nazionali. La piattaforma costituisce un’infrastruttura scalabile e patient-centric, concepita per supportare scenari avanzati di sanità digitale e per abilitare future estensioni basate sull’intelligenza artificiale, quali sistemi di supporto clinico decisionale, analisi predittive e motori di orchestrazione automatica del dato clinico. Il documento fornisce pertanto una descrizione completa e scientificamente strutturata dei principi architetturali, dei requisiti di interoperabilità, dei processi di validazione e dei flussi informativi alla base della soluzione