Un framework di equità semantica FAIR per l’analisi epidemiologica dei dati COVID-19 negli Emirati Arabi Uniti

Lo studio si situa nel contesto critico della pandemia COVID-19, dove la proliferazione di dataset eterogenei ha evidenziato l'importanza della standardizzazione semantica e dell'interoperabilità dei dati in sanità pubblica. Il framework proposto integra i principi FAIR, sviluppati originariamente per il contesto della ricerca scientifica, con metodologie di semantic web e ontologie formali. La metodologia dello studio combina una revisione sistematica della letteratura epidemiologica e genomica relativa a COVID-19 negli Emirati Arabi Uniti con la proposta di un'architettura concettuale innovativa. Questa architettura è progettata per affrontare specificamente le incongruenze nella rappresentazione dei dati e nella semantica tra fonti diverse, un problema cruciale in contesti come gli Emirati Arabi Uniti dove molteplici istituzioni di ricerca operano con standard disomogenei. Il framework leveraging ontological models consente non solo l'aggregazione passiva di dati, ma il ragionamento semantico attivo sui dataset integrati, facilitando l'estrazione di pattern epidemiologici complessi. Sebbene il testo non fornisca specifici dati numerici di implementazione, sottolinea come componenti selezionate del framework si basino su prove di concetto precedenti, suggerendo una progressione dall'ambito puramente teorico verso implementazioni concrete. Nel contesto epidemiologico più ampio, la trasparenza nella rappresentazione dell'incertezza rappresenta una caratteristica distintiva del framework, riflettendo le migliori pratiche nella modellazione epidemiologica moderna e nella comunicazione del rischio sanitario pubblico.