Evaluating Performances of Federated Networks in the Healthcare Sector: a Data Governance Perspective

In the Healthcare sector, especially after Covid-19, there is a growing emphasis on data sharing aiming at generating data to support public health decisions. However, managing this data presents significant challenges mainly due to the multiple sources and lack of consensus on the choice of interoperability standards. In this context, Federated Networks allow organizations to collaborate sharing their data while maintaining the control of it. Moreover, the nodes of the network are related to each other with a common infrastructure with proper and shared tools. Despite various advantages, there is a lack of established methods to evaluate the performances and effectiveness of such networks. This thesis aims to address this gap by developing a framework to evaluate the performance of Federated Networks in Healthcare. This study conducts an extensive literature review of performance evaluation models and partnership frameworks, particularly focusing on three dimensions: Network, Partnership, and Data. By progressing from infrastructure to partnerships and finally to data, the scope of analysis is gradually narrowed, increasing the level of detail with each category. The proposed model is validated through an interview with some experts and practitioners of Fondazione Politecnico involved in the project Health Big Data (HBD). The result provides a structured approach for healthcare organizations to evaluate and improve their data-sharing initiatives. By using this framework, organizations are able to highlight strengths and weaknesses in collaborating and achieving better data governance. This contribution is essential to advance healthcare innovation through improved data sharing.

Nel settore sanitario, soprattutto dopo il Covid-19, c'è una crescente enfasi sulla condivisione dei dati con l'obiettivo di generare dati a supporto delle decisioni sulla salute pubblica. Tuttavia, la gestione di questi dati presenta sfide significative, soprattutto a causa delle molteplici fonti e della mancanza di consenso sulla scelta degli standard di interoperabilità. In questo contesto, le reti federate consentono alle organizzazioni di collaborare condividendo i propri dati e mantenendone il controllo. Inoltre, i nodi della rete sono collegati tra loro da un'infrastruttura comune con strumenti appropriati e condivisi. Nonostante i vari vantaggi, mancano metodi consolidati per valutare le performance e l'efficacia di tali reti. Questa tesi si propone di colmare questa lacuna sviluppando un Framework di valutazione delle performance delle reti federate in ambito sanitario. Questo studio conduce un'ampia revisione della letteratura sui modelli di valutazione delle prestazioni e sui framework di partnership, concentrandosi in particolare su tre dimensioni: Network, Partnership e Dati. Passando dall'infrastruttura alle partnership e infine ai dati, l'ambito di analisi si restringe gradualmente, aumentando il livello di dettaglio ad ogni categoria. Il modello proposto è stato validato con un'intervista ad alcuni esperti e professionisti della Fondazione Politecnico coinvolti nel progetto Health Big Data (HBD). Il risultato fornisce un approccio strutturato alle organizzazioni sanitarie per valutare e migliorare le loro iniziative di condivisione dei dati. Utilizzando questo framework, le organizzazioni sono in grado di evidenziare i punti di forza e di debolezza nella collaborazione e nel raggiungimento di una migliore governance dei dati. Questo contributo è essenziale per far progredire l'innovazione sanitaria attraverso una migliore condivisione dei dati.