Questionario di Adozione del Federated Learning negli Ospedali Italiani

Applicazione del Federated Learning negli Ospedali Italiani

Progetto di ricerca condotto dall'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù (OPBG) in collaborazione con l'Università delle Camere di Commercio Italiane, finalizzato all'analisi dell'adozione del Federated Learning nel sistema sanitario italiano.

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Obiettivi della Ricerca

ID	Priorità	Obiettivo
OBJ 1	Primario	Identificare l'utilizzo del Federated Learning negli ospedali italiani
OBJ 2	Primario	Analisi approfondita dell'adozione FL nella sanità pediatrica (settori clinici, use case, algoritmi, piattaforme, tipologie FL, competenze)
OBJ 3	Opzionale	Valutare possibili collaborazioni per lo sviluppo di progetti FL in ambito pediatrico

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Research Questions

RQ	Domanda di Ricerca
RQ1	Identificare le principali barriere all'adozione del FL nel contesto sanitario italiano
RQ2	Analizzare il fenomeno della limitata consapevolezza e prioritizzazione del FL
RQ3	Sviluppare un framework preliminare per guidare l'implementazione del FL nelle strutture sanitarie italiane
RQ4	Proporre strategie implementative concrete per superare gli ostacoli identificati
RQ5	Definire una roadmap per l'adozione progressiva del FL nel sistema sanitario nazionale
RQ6	Presentare iniziative complementari per la promozione del FL in ambito sanitario

Le Research Questions vengono investigate attraverso il questionario lungo 5 dimensioni di barriere:

Dimensione	Aspetti Indagati
Tecnologiche	Complessità infrastrutturale, integrazione con sistemi legacy, scalabilità
Organizzative	Resistenza al cambiamento, mancanza di competenze, processi decisionali complessi
Normative e Compliance	Complessità GDPR, requisiti privacy, gestione consenso pazienti
Economiche	Costi di implementazione, incertezza ROI, budget limitati
Culturali	Consapevolezza limitata del FL, resistenza alla condivisione dati

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Metodologia

• Systematic Literature Review (SLR): 42 paper peer-reviewed analizzati con metodologia PRISMA
• Fase 1 — Questionario online: accesso profilato con credenziali, max 3 tentativi per rispondente
• Fase 2 — Interviste strutturate: ~30 minuti per ospedale, target 51% dei rispondenti al questionario
• Fase 3 — Condivisione risultati: con gli ospedali partecipanti
• Output previsti: paper di analisi (<12 pagine) + pubblicazione scientifica su rivista riconosciuta

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Struttura del Questionario

34 domande suddivise in 3 sezioni (21 obbligatorie, 13 facoltative):

Sezione	Argomento	Domande	Obbligatorie	Facoltative
A	Consapevolezza e Adozione FL	Q1–Q9	6	3
B	Sfide, Privacy, Sicurezza, Tecnologia	Q10–Q24	10	5
C	Valutazione Successo, Barriere, Futuro	Q25–Q34	5	5

Temi coperti: consapevolezza FL, motivazioni all'adozione, aree applicative, sfide tecnologiche/organizzative/etiche, privacy e sicurezza dati, collaborazioni istituzionali, tipologia FL (centralizzato/decentralizzato), architettura (on-premises/cloud), Edge Computing/IoT, competenze necessarie, KPI di successo, barriere all'adozione, visione futura.

Questionario online (Google Forms): Questionario Adozione FL

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Database Ospedali

Parametro	Valore
Fonte	Ministero della Salute
Riferimento dati	1 marzo 2023
Ospedali attivi in Italia	1.391
Campione selezionato	88 ospedali
Tasso risposta atteso	51% (minimo 45/88)
Target rispondenti	Direttori/Responsabili Sistemi Informativi

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Attività Completate

Revisione Sistematica della Letteratura

• 42 articoli scientifici peer-reviewed analizzati (+ 27 abstract PubMed)
• Metodologia PRISMA applicata
• Aree coperte: FL in sanità, privacy-preserving technologies, medical imaging, Edge Computing/IoT, blockchain-based FL, data protection e compliance normativa

Mappatura del Federated Learning

• Mappatura completa del Federated Learning realizzata a seguito dell'analisi degli articoli scientifici
• Mappe concettuali prodotte in più versioni (v0.1 – v0.3) con MindNode

Dashboard di Business Intelligence (Power BI)

Sono state realizzate le seguenti dashboard multischeda:

1. Dashboard Analisi Articoli Scientifici — Visualizzazione e analisi dei 42 paper della revisione sistematica
2. Dashboard Adozione del Federated Learning negli Ospedali Italiani — Analisi del database ospedali e del campione selezionato
3. Dashboard Adozione del Federated Learning negli Ospedali Italiani v2 — Versione aggiornata con analisi avanzate

Distribuzione del Questionario

• Questionario inviato con lettera di accompagnamento ai direttori di istituti clinici del campione selezionato
• Risposte ricevute: 3 (tutte incomplete)
• Nessuna risposta completa ottenuta al momento

Sito Web e Presenza Online

• Sito web FENITH: FENITH.org — Portale del progetto
• Gruppo LinkedIn: FENITH - Federated Learning Italian Healthcare — Gruppo pubblico, 38 membri

Pubblicazione Accademica

• Framework LaTeX per pubblicazione scientifica in preparazione
• Struttura documento con bibliografia e capitoli avviata

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Struttura del Repository

QUESTIONARIO_OPBGFL/
├── General/
│   ├── Questionario Adozione FL/       # Questionario (Excel, v0.1–v0.3+)
│   │   ├── BI_Questionario/            # Dashboard Power BI questionario
│   │   └── BK&OLDs/                    # Backup versioni precedenti
│   ├── Articoli Scientifici/           # 42 paper PDF
│   │   └── PUBMED/                     # 27 abstract PubMed
│   ├── Elenco_Strutture/              # Database ospedali (Min. Salute)
│   │   ├── Strutture di Ricovero/      # Liste strutture ospedaliere
│   │   ├── AUSL/                       # Strutture ASL
│   │   └── BI_Strutture/              # Dashboard Power BI strutture
│   ├── POWER-BI/                       # Dashboard analisi articoli
│   ├── Federated_Learning_MAP/         # Mappe concettuali FL (MindNode)
│   ├── PRISMA/                         # Metodologia SLR PRISMA
│   ├── SAL/                            # Stato avanzamento lavori
│   ├── Altro_Materiale/               # Presentazioni, seminari, documenti
│   │   ├── _Presentazione_Progetto/    # Slide progetto
│   │   ├── Seminari/                   # FLEDGE2024 Stanford
│   │   └── Sviluppo_Docs_In_corso/    # Documenti in lavorazione
│   └── Timeline/                       # Calendario progetto
└── README.md

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Strumenti e Tecnologie

Strumento	Utilizzo
Excel	Questionario, database ospedali, analisi dati
Google Forms	Distribuzione online del questionario
Power BI	Dashboard multischeda di analisi
MindNode	Mappe concettuali Federated Learning
LaTeX	Pubblicazione accademica
PRISMA	Framework metodologico SLR
WordPress / Web	Sito FENITH.org
LinkedIn	Community building e networking

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Pre-Analytics (Dashboard Power BI)

Dashboard	Descrizione	Schede
Pre-Analytics Articoli Scientifici	Analisi dei 38 articoli scientifici: catalogo, timeline, FL Map, università, geolocalizzazione	7
Pre-Analytics Ospedali v1 + v2	Analisi del database ospedali italiani: campione (31), database nazionale (1.390), geolocalizzazione, questionario	4 + 7

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Analytics

Analisi	Descrizione	Stato
Analytics Inviti	Analisi delle risposte ricevute agli inviti inviati ai referenti ospedalieri	Completata
Analytics Questionario	Analisi della struttura del questionario (34 domande, 3 sezioni, 16 temi)	Completata

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Stato di Avanzamento

Completato

• Revisione sistematica della letteratura (42 articoli)
• Mappatura del Federated Learning
• Metodologia dello studio definita (PRISMA)
• Design del questionario finalizzato (34 domande, 3 sezioni)
• Questionario online su Google Forms
• Database ospedali compilato (1.391 strutture)
• Criteri selezione campione stabiliti (88 ospedali)
• Dashboard Power BI — Analisi Articoli Scientifici
• Dashboard Power BI — Adozione FL negli Ospedali Italiani
• Dashboard Power BI — Adozione FL negli Ospedali Italiani v2
• Invio questionario con lettera di accompagnamento ai direttori
• Creazione sito FENITH.org
• Creazione gruppo LinkedIn FENITH (38 membri)
• Partnership istituzionali avviate
• Framework pubblicazione accademica (LaTeX) iniziato

In Corso

• Raccolta risposte al questionario (3 risposte incomplete ricevute)
• Documento LaTeX per pubblicazione scientifica
• Protocollo interviste strutturate

Da Avviare

• Follow-up e sollecito rispondenti
• Interviste strutturate (~30 min per ospedale)
• Analisi statistica dei dati raccolti
• Stesura paper dei risultati
• Pubblicazione scientifica

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Contatti e Riferimenti

• Istituzione: Ospedale Pediatrico Bambino Gesù (OPBG)
• Sito progetto: FENITH.org
• LinkedIn: FENITH - Federated Learning Italian Healthcare
• Questionario: Google Forms