From Sustainability Assessment to Decision Records: The SEEDS Framework for Sustainable Requirements Engineering in Digital Health Software

Nel mondo moderno, il software non è più solo uno strumento; è l'infrastruttura invisibile della nostra vita quotidiana, dalle app che gestiscono i nostri conti bancari ai sistemi che coordinano le cure di emergenza. Quando costruiamo questi sistemi digitali, spesso ci chiediamo se funzionino bene, se siano sicuri e se siano facili da usare. Tuttavia, una crescente consapevolezza tra gli ingegneri è che queste domande non sono sufficienti. Un sistema veramente riuscito deve anche essere sostenibile. In questo contesto, la sostenibilità non significa semplicemente risparmiare elettricità o ridurre l'impronta di carbonio, sebbene queste ne siano una parte. È un concetto molto più ampio che si chiede se un pezzo di software possa durare per anni senza rompersi, se tratti tutti gli utenti equamente, se si adatti al budget di un ospedale e se supporti il benessere mentale delle persone che lo usano ogni giorno. La sfida è sempre stata come trasformare queste grandi idee astratte in istruzioni concrete per le persone che scrivono il codice. Senza un percorso chiaro da un obiettivo vago come "essere più sostenibili" a una regola specifica per un programma informatico, questi obiettivi rimangono spesso solo desideri, mai effettivamente integrati nel prodotto finale.

Un team di ricercatori della Federazione dell'Università delle Scienze della Salute di Porto Alegre, Brasile, ha sviluppato un nuovo modo per colmare questa lacuna, specificamente per il complesso mondo della salute digitale. Hanno creato un framework chiamato SEEDS, che sta per un approccio strutturato per rendere il software sostenibile attraverso cinque aree chiave: il suo impatto sull'utente individuale, il suo impatto sulla società, la sua sostenibilità economica, la sua forza tecnica e la sua impronta ambientale. I ricercatori hanno riconosciuto che un paziente, un medico e uno sviluppatore software vedono lo stesso pezzo di software in modi completamente diversi. Un paziente potrebbe preoccuparsi se un'app sia facile da leggere, mentre uno sviluppatore si preoccupa se il sistema possa gestire milioni di utenti senza crashare. I vecchi metodi per verificare la sostenibilità trattavano tutti allo stesso modo, chiedendo ai pazienti di giudicare dettagli tecnici che non potevano vedere, o chiedendo agli sviluppatori di indovinare come si sente un paziente. Questo nuovo framework risolve il problema pretendendo che ogni preoccupazione sia vista attraverso gli occhi specifici della persona che la solleva.

Il cuore di questo nuovo metodo è un documento chiamato Sustainability Decision Record (Registro delle Decisioni di Sostenibilità). Pensate a questo come a un diario dettagliato che collega un problema a una soluzione. Quando uno stakeholder, come un infermiere o un responsabile ospedaliero, identifica un problema di sostenibilità, il framework lo guida a scriverlo in un formato specifico. Questo formato li costringe a definire esattamente chi sta vedendo il problema, a quale parte delle cinque dimensioni della sostenibilità tocca e quale regola specifica il software deve seguire per risolverlo. Per esempio, se un paziente dice che un portale sanitario è troppo confuso, il registro non dice solo "renderlo migliore". Traduce quel problema in un requisito specifico, come "il sistema deve usare un linguaggio semplice per tutti i termini medici", e poi elenca esattamente come dimostrare che funziona, come ad esempio eseguire un test con utenti reali. Fondamentalmente, il registro costringe anche il team a scrivere ogni eventuale compromesso. Se rendere il sistema più semplice per i pazienti rende più difficile mantenerlo sicuro, quella tensione viene scritta esplicitamente, garantendo che nessuno dimentichi il costo delle proprie decisioni in seguito.

I ricercatori hanno testato questo approccio in tre situazioni molto diverse per vedere se funzionasse nel mondo reale. Per prima cosa, hanno esaminato i sistemi sanitari digitali che venivano già utilizzati, chiedendosi come il framework potesse aiutare a migliorarli. Hanno scoperto che, guardando attraverso la lente di ruoli specifici, potevano individuare problemi nascosti, come un sistema tecnicamente solido ma confuso per i pazienti anziani, e trasformare quelle osservazioni in istruzioni chiare per gli aggiornamenti. In secondo luogo, lo hanno applicato al processo di decisione su come adottare una nuova soluzione di salute digitale per un sistema di sanità pubblica. In questo caso, il framework ha aiutato i manager a porre le domande giuste prima di firmare un contratto, come pretendere la prova che un nuovo strumento potesse condividere i dati con i sistemi esistenti, prevenendo il problema futuro di essere vincolati a un singolo e costoso fornitore. Terza, lo hanno utilizzato quando un ospedale richiedeva la costruzione di un sistema completamente nuovo. Introducendo le regole di sostenibilità fin dall'inizio, hanno garantito che questioni come la privacy dei dati e i costi di manutenzione a lungo termine fossero considerate prima che venisse scritta una singola riga di codice, piuttosto che cercare di ripararle dopo il fatto.

Per affrontare il fatto che scrivere questi registri dettagliati può richiedere molto tempo, il team ha anche esplorato l'uso dell'intelligenza artificiale per aiutare. Hanno costruito un sistema in cui un modello linguistico di grandi dimensioni poteva leggere le preoccupazioni iniziali e redigere la prima versione del registro delle decisioni. Tuttavia, sono stati molto cauti nel progettare questo affinché il computer agisse solo come un assistente, non come un decisore. L'intelligenza artificiale poteva suggerire quali dovessero essere le regole e quali prove fossero necessarie, ma un esperto umano doveva revisionare ogni singola proposta, correggere eventuali errori e prendere la decisione finale. Questo approccio ha dimostrato che, sebbene i computer potessero velocizzare la parte burocratica, il giudizio umano di medici, infermieri e manager rimane essenziale per garantire che le decisioni siano sicure ed eque.

Lo studio suggerisce che questo metodo riesce a trasformare l'idea vaga di sostenibilità in qualcosa che gli ingegneri possono effettivamente costruire e testare. Rendendo la connessione tra la preoccupazione di una persona e una specifica regola del software, il framework assicura che la sostenibilità non sia solo una parola d'ordine, ma una parte tracciabile della vita del software. I ricercatori hanno scoperto che, quando i team utilizzavano questo metodo, erano in grado di vedere meglio i conflitti tra diversi obiettivi, come la tensione tra rendere un sistema veloce e renderlo sicuro, e potevano documentare le loro scelte chiaramente. Ciò significa che, anni dopo, se il software dovesse essere modificato, il team successivo saprà esattamente perché sono state prese le decisioni originali. Sebbene i ricercatori notino che siano necessari ulteriori test per vedere se questo funzioni in altri paesi o per altri tipi di software, il loro lavoro offre una strada promettente. Dimostra che affinché la sanità digitale serva davvero le persone a lungo termine, le persone che la costruiscono devono avere un linguaggio chiaro e condiviso per parlare di ciò che conta di più.