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Health Operations/Project Management
Abstract
Le tecnologie dell’informazione hanno trasformato radicalmente la società: anche la sanità è sempre più digitale ed ogni paziente genera dati ogni volta che utilizza un servizio sanitario, accede al fascicolo sanitario elettronico o riceve una prescrizione medica.
Questa mole di dati provenienti dai sistemi di supporto alle decisioni cliniche, da dati di laboratorio o delle cartelle cliniche elettroniche, da blog e social media, può essere analizzata non solo per avere un quadro sinottico delle condizioni dell’assistito, ma anche per effettuare un’analisi predittiva di contenimento delle spese.
In questo contesto si inserisce il concetto di Data Science come nuovo strumento di management in Sanità per razionalizzare la spesa pubblica con conseguente miglioramento dei servizi, riduzione degli sprechi ed ottimizzazione delle risorse al fine di migliore la qualità della vita del paziente.
Il d.l. 179/2012 definisce Big Data l’insieme di dati e documenti digitali di tipo sanitario e socio-sanitario generati da eventi clinici presenti e trascorsi, riguardanti l’assistito. I dati da gestire sono molto complessi perché macro aggregati e non strutturati, il loro volume spropositato cambia rapidamente: la sfida è elaborarli, dopo averli interpretati, per implementare attività che portino ad un efficientamento dei processi. Un efficace e potente strumento adottato dai Data Scientists è il linguaggio Python che, con le sue librerie, permette di acquisire, pulire, memorizzare, ricercare, trasformare e visualizzare i dati con elementi di analisi dei dati avanzate in cui un insieme di script può essere usato per convertire dati grezzi originari nei risultati finali descritti nel report senza alcuna ulteriore interazione umana. I report e le dashboard prodotti con la Big Data Analysis forniscono ai manager di ogni livello, nella fase di definizione e gestione delle strategie aziendali, informazioni di sintesi ed analisi delle chiavi di prestazione (KPI) permettendo loro di prendere decisioni rapide ed efficaci.
La razionalizzazione della spesa sanitaria, senza diminuzione degli standard qualitativi è un obiettivo ricorrente e sfidante di aziende sanitarie, regioni e governi che può essere raggiunto con la Data Science: la Sanità Digitale 4.0 consentirà la definizione di un nuovo standard di @Health che possa garantire una modalità di rilascio delle prestazioni mediche digitali, riducendo i costi e garantendo la sicurezza dei dati.
Autori
MARIA ROSA MORRONE azienda usl di modena modena italy
NICOLA PAOLANTONIO edwards lifesciences italia milano italy
