Pubblicazione Scientifica & Specifica Ingegneristica

RosettaHealth: Monografia Tecnica Architetturale

Un trattato esaustivo di 40 pagine redatto in formato LaTeX accademico, con analisi formale dello stato dell'arte (FSE 2.0, HL7 CDA R2, FHIR R4), modello di minaccia STRIDE, formalizzazione dell'Identity Firewall (D.M. 23/12/1976 + Jaro-Winkler), benchmark sperimentali su iPhone 15 Pro vs iPhone 13 e appendici ontologiche complete.

Autore: Alessandro Mainardi ORCID: 0009-0003-7003-7247 Wikidata: Q141886579 DOI: 10.5281/zenodo.23692700

Scarica il Paper Completo (PDF, 996 KB) Scheda Zenodo / OpenAIRE

Come Citare (BibTeX):

@article{mainardi2026rosettahealth, author = {Mainardi, Alessandro}, title = {{RosettaHealth: Un'Architettura Mobile Edge Zero-Cloud per l'Interoperabilit{\`a} Semantica tra Fascicolo Sanitario Elettronico (HL7 CDA) e Apple HealthKit}}, journal = {Technical Monograph in Health Informatics}, year = {2026}, doi = {10.5281/zenodo.23692700}, note = {Alma Mater Studiorum Universit{\`a} di Bologna. ORCID: 0009-0003-7003-7247} }

Architettura Modulare

Ingegnerizzato per la Sicurezza Clinica

Sei pilastri architetturali garantiscono che l'elaborazione dei referti medici rimanga veloce, accurata e matematicamente impermeabile a fughe di dati.

Architettura RosettaHealth Mobile Edge Zero-Cloud: dal referto HL7 CDA R2 alla transcodifica HealthKit

⚡

SAX Streaming Parser

Elaborazione a stati finiti con complessità di memoria costante $\mathcal{O}(d_{\max})$. Neutralizza istantaneamente gli attacchi di espansione XML (Billion Laughs / XXE) e garantisce zero terminazioni da parte del demone Jetsam di iOS.

🛡️

Identity Firewall

Previene l'inquinamento dei grafici di Apple Salute con i dati clinici dei familiari. Verifica la congruità aritmetica del Codice Fiscale (D.M. 23/12/1976) e applica la distanza di Jaro-Winkler ($\tau = 0.88$) su nominativi parziali.

🔬

Matrice Ontologica LOINC

Mappatura deterministica e normalizzazione dimensionale conforme a UCUM. Converte analiti ematochimici e parametri cardiometabolici in tipi quantitativi nativi HKQuantityTypeIdentifier.

📈

Clinical Decision Support

Motore analitico per serie temporali longitudinali basato su regressione lineare OLS ed Exponential Moving Average (EMA). Applica i protocolli clinici ESC/ESH 2023 (ipertensione) e ADA 2024 (glicemia).

👁️

Vision OCR (HITL)

Pipeline di ripiego accelerata dal Neural Engine per la digitalizzazione di scansioni cartacee e referti bitmap. Adotta il paradigma Human-in-the-Loop con conferma visiva esplicita prima del commit.

🔐

Secure Enclave & SwiftData

Persistenza a riposo protetta da chiavi crittografiche hardware vincolate a Face ID / Touch ID nel Keychain di sistema. Database SwiftData con classe di protezione NSFileProtectionComplete.

Interoperabilità Semantica

LOINC $\rightarrow$ HealthKit Explorer

Esplora interattivamente il catalogo delle corrispondenze ontologiche supportate nativamente dal motore RosettaHealth.

Codice LOINC	Parametro Clinico	HealthKit Type	Unità UCUM	Fattore / Regola di Normalizzazione
15074-8	Glucosio Basale (Siero/Plasma)	`.bloodGlucose`	`mg/dL`	Pass-through; Gate: [10, 1500] mg/dL
2345-7	Glucosio (Moli/Volume)	`.bloodGlucose`	`mmol/L`	Conversione molare: $\times 18.0182$ $\to$ mg/dL
2093-3	Colesterolo Totale	`.dietaryCholesterol`	`mg/dL`	Gate fisiologico: [20, 1000] mg/dL
2085-9	Colesterolo HDL	`.dietaryCholesterol`	`mg/dL`	Gate fisiologico: [5, 300] mg/dL
2571-8	Trigliceridi	`.dietaryFatTotal`	`mg/dL`	Se mmol/L $\to \times 88.57$ $\to$ mg/dL
8480-6	Pressione Arteriosa Sistolica	`.bloodPressureSystolic`	`mm[Hg]`	Triage ESC/ESH 2023; Gate: [40, 350] mmHg
8462-4	Pressione Arteriosa Diastolica	`.bloodPressureDiastolic`	`mm[Hg]`	Triage ESC/ESH 2023; Gate: [20, 200] mmHg
8867-4	Frequenza Cardiaca	`.heartRate`	`/min`	Unità target: count/min; Gate: [10, 300] bpm
2708-6	Saturazione Ossigeno ($SpO_2$)	`.oxygenSaturation`	`%`	Se frazione $[0.1, 1.0] \to \times 100$; Gate: [50, 100]%
8310-5	Temperatura Corporea	`.bodyTemperature`	`Cel`	Se Fahrenheit $\to (F - 32) \times \frac{5}{9}$ $\to$ °C
29463-7	Massa Corporea (Peso)	`.bodyMass`	`kg`	Se libbre ([lb_av]) $\to \times 0.453592$ $\to$ kg
39156-5	Indice di Massa Corporea (BMI)	`.bodyMassIndex`	`kg/m2`	Gate fisiologico: [5, 100] kg/m$^2$
2951-2	Sodio nel Siero	`.dietarySodium`	`mmol/L`	Normalizzazione stechiometrica: $\times 22.99$ $\to$ mg
2823-3	Potassio nel Siero	`.dietaryPotassium`	`mmol/L`	Normalizzazione stechiometrica: $\times 39.10$ $\to$ mg
94122-8	Massimo Consumo Ossigeno ($VO_2$ max)	`.vo2Max`	`mL/kg/min`	Unità HealthKit nativa: mL/kg*min

Privacy-by-Design

Perché il Paradigma Zero-Cloud?

I dati sanitari sono irrevocabili. Caricarli su server cloud commerciali crea una superficie d'attacco inaccettabile per il cittadino.

🏛️

Esenzione GDPR Art. 2 (2)(c)

Non essendoci alcun server backend o fornitore cloud intermedio, il trattamento ricade totalmente nell'esenzione per finalità personali e domestiche. L'utente è l'unico ed esclusivo custode dei propri referti.

🔒

Air-Gapped Processing

RosettaHealth non richiede né effettua alcuna connessione socket HTTP/TCP esterna durante il parsing o l'analisi clinica: NetworkTraffic(d) = ∅ per ogni documento processato.

🗑️

Diritto all'Oblio Reale (Art. 17)

L'interfaccia include cancellazione fisica immediata: eliminando un'osservazione o un referto, il record viene rimosso fisicamente sia da SwiftData sia da HealthKit tramite deleteObject.

Il Ponte Mobile Edge Zero-Cloud tra FSE 2.0 e Apple Health