DATI APERTI IN SANITÀ: PROGETTAZIONE DI UN SISTEMA JAVA PER LA PULIZIA E L’ANALISI DEL CENSIMENTO NAZIONALE DELLE APPARECCHIATURE BIOMEDICALI

Gli Open Data pubblici in ambito sanitario rappresentano una risorsa strategica per la programmazione e la trasparenza, ma il loro effettivo riutilizzo è spesso ostacolato da severe criticità come dati mancanti, errori di formattazione e incoerenze nei codici. Il presente lavoro di tesi si propone di superare tali limitazioni sviluppando un'applicazione software in linguaggio Java per la bonifica automatizzata e l'analisi del dataset ministeriale relativo al Censimento Nazionale delle Grandi Apparecchiature Biomedicali. Basandosi sui principi FAIR e sullo standard ISO/IEC 25012, il software adotta una struttura ad oggetti orientata al Design Pattern Strategy per disaccoppiare la gestione dell'I/O dagli algoritmi di pulizia. Il sistema esegue la sanificazione della codifica UTF-8, la deduplicazione dinamica dei record e il riallineamento dei codici CND tramite tecniche di Fuzzy String Matching basate sulla distanza di Levenshtein. Dai dati bonificati, mediante la libreria JFreeChart, sono stati estratti indicatori di densità e distribuzione focalizzati sulla Regione Puglia in rapporto al panorama nazionale.  Il processo di bonifica ha consentito di eliminare i duplicati e risolvere le incongruenze sui record grezzi. L'analisi condotta sulla Puglia ha rilevato una densità di apparecchiature per 100.000 abitanti superiore alla media di confronto nazionale, evidenziando tuttavia una forte polarizzazione: un'elevata concentrazione di dispositivi di primo livello a fronte di una presenza più contenuta di tecnologie ad altissima specializzazione.  Lo studio dimostra l'efficacia del Data Cleaning post-produzione nel convertire archivi pubblici "sporchi" in indicatori di sintesi affidabili. I risultati mettono in luce come la priorità gestionale per la Puglia non risieda nel mero aumento quantitativo del parco macchine, bensì nel rinnovo tecnologico dei sistemi verso fasce più avanzate, fornendo un modello di analisi che, in via ipotetica, avrebbe potuto orientare in modo più mirato gli investimenti del PNRR (Missione 6) e che si rivela oggi uno strumento strutturale per pianificare strategie di contrasto alla mobilità sanitaria passiva. Infine, l'architettura modulare proposta pone le basi per futuri sviluppi, come l'integrazione automatizzata con le API del Global Health Observatory (OMS) per estendere il confronto su scala internazionale.