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Dalla gestione della pandemia alla sperimentazione di un Sistema a Supporto delle Decisioni Unico della Sanità Toscana

Oggi nel settore sanitario il flusso di informazioni sta diventando sempre più importante. Le Aziende sanitarie fanno sempre più affidamento su una pletora di applicazioni che devono tenere traccia di tutti i dati sanitari dei pazienti e dei loro percorsi più svariati: dalla prenotazione di una visita ambulatoriale cui si deve agganciare un futuro referto, all’accesso in pronto soccorso che può esitare in un eventuale ricovero, compresi i rispettivi esami di laboratorio e di diagnostica per immagini. Tipicamente, per ciascuna di queste situazioni (pronto soccorso, clinica, ricovero, ecc.), esistono uno o più software specializzati, pesantemente personalizzati sulle esigenze specifiche della singola realtà organizzativa, che devono scambiare tra loro dati in modo sicuro ed efficiente, così da ridurre il cosiddetto rischio clinico.
Ad un livello superiore, queste informazioni devono essere raccolte in flussi che le Aziende Sanitarie condividono con la Regione che, a sua volta, le trasmetterà a livello nazionale al Ministero della Salute e a quello dell'Economia e delle Finanze.
Ad ogni livello, la trasmissione dei dati diventa sia una fonte preziosissima di informazioni da raccogliere per la trasformazione digitale del Servizio sanitario nazionale, in termini di potenziamento della capacità di sfruttare le informazioni per migliorare l’efficienza, l’efficacia e l’accessibilità dell’offerta di assistenza – ne sono esempio il Fascicolo sanitario elettronico e la Prescrizione medica elettronica – sia in termini di analisi avanzata dei dati, allo scopo di sviluppare dei modelli predittivi per la gestione del rischio. Di conseguenza, il tema dello scambio e della gestione dei dati riveste un ruolo cardine per i sistemi informativi di numerosi soggetti. Una delle criticità più importanti nella condivisione dei dati è l’eterogeneità dei sistemi informativi aziendali sui quali risiedono e che rende difficoltosa l’interoperabilità extra aziendale.
La questione diventa estremamente rilevante se la variabile tempo è vincolante nell’elaborazione dei dati finalizzata alla estrazione di informazioni per prendere decisioni efficaci, come nel contesto di un’emergenza sanitaria.
Verrà quindi analizzata l’esperienza di Regione Toscana durante la pandemia. In particolare, come la situazione critica abbia dato l’impulso per rivoluzionare la gestione dei dati e il conseguente flusso informativo, passando da un metodo tradizionale (ETL), dispendioso in termini di tempo/risorse e disaggregato, ad una gestione real time dei dati di tutte le aziende sanitarie, con enormi potenzialità di calcolo e di predizione, utili al decision making, attuato adottando la tecnologia in-memory mediante SAP Analytics Cloud.
Si darà conto di come questo approccio sia stato decisivo nella creazione del Sistema informativo unico di Regione Toscana per la gestione dell’emergenza coronavirus, permettendo di gestire alcuni casi pratici che verranno analizzati, come la gestione dei tamponi diagnostici, delle vaccinazioni e degli spazi interni agli ospedali toscani.
Infine, come questa esperienza positiva abbia generato una nuova consapevolezza circa le potenzialità enormi derivanti dalla creazione di un Sistema a Supporto delle Decisioni Unico della Sanità Toscana che è in via di sperimentazione.

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17 Dall’estrazione dei dati alla gestione real time L'emergere dei cosiddetti Big data non ha portato alcuna innovazione dal punto di vista della capacità di archiviare i dati, ma ha consentito di fare un vero e proprio salto quantico in termini di capacità di estrarre risultati e informazioni importanti dal volume dei dati, in modo veloce, flessibile ed economico, grazie all'elaborazione analitica automatizzata. Così, tutte le informazioni acquisite in formato digitale nei decenni precedenti l'era dei Big data possono ora avere uno scopo insieme al volume di dati acquisiti giorno dopo giorno, o meglio momento dopo momento. Il Data Streaming è un metodo di gestione dei dati che opera in tempo reale, intercettando più flussi ed eseguendo una serie di analisi e azioni su di essi contemporaneamente in maniera sincrona, permettendo di superare la gestione asincrona tradizionalmente utilizzata che prevede di caricare i dati in strutture specifiche per sottoporli ad analisi successive (elaborazione batch). In questo modo si possono ricevere in modo continuo e da più fonti, processare e memorizzare grandi quantità di dati in tempo reale. Lo strumento che permette di elaborare queste grosse quantità di dati in maniera computazionale e sistematica sono gli analytics, che permettono di trovare schemi e significati all’interno di enormi set di dati, dandogli in qualche modo un senso compiuto. Gli analytics raccolgono dati circa la frequenza con la quale si compie un’azione o si verifica un determinato fenomeno, attraverso il tracciamento di un comportamento o un fatto, senza però spiegare perché ciò accade. Sono gli insight che invece ci permettono di ricavare informazioni sorprendenti combinando dati e analytics. Il termine deriva dalla psicologia della Gestalt e si riferisce ad una intuizione che emerge in forma improvvisa, senza essere apparentemente

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Informazioni tesi

  Autore: Irene Muttini
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2021-22
  Università: Università degli Studi della Campania "Luigi Vanvitelli"
  Facoltà: Scienze Politiche
  Corso: Scienze delle pubbliche amministrazioni
  Relatore: Rosanna Verde
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 52

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