Letteratura Italiana di Scienze Infermieristiche
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| Progetto realizzato e curato dall’Ordine delle Professioni Infermieristiche di Roma |
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Colavita Francesco. Big Data Analysis: analisi predittive a supporto della programmazione sanitaria, del monitoraggio e della valutazione della performance nella continuità ospedale-territorio. Mondo sanitario 2019;26(6):18–30.
Added by: Fernando Barberini (03/05/2020 13:32:58) Last edited by: Fernando Barberini (03/05/2020 13:34:55) |
| Tipo di Risorsa: Articolo di Rivista Chiave di citazione BibTeX: Colavita2019a Invia la risorsa per email ad un amico  |
Categorie: Economia sanitaria, Management, Scienze dell'informazione Sottocategorie: Appropriatezza, Informatica, Programmazione sanitaria, Sistema informativo Keywords: Analisi statistica dei dati, Politiche sanitarie Autori: Colavita Collezione: Mondo sanitario |
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| Allegati |
| Abstract |
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(Trascritto dall'articolo). In sistemi complessi come quello sanitario, sempre più value oriented, assumono particolare rilevanza i big data. Questi sono l’insieme di dati e documenti digitali generati da eventi clinici della persona che il sistema si trova a gestire, elaborare e organizzare. Anche grazie a processi d’interoperabilità, oggi sono la leva essenziale per una necessaria digital trasformation dell’intero sistema e, se ben organizzati, partecipano alla riduzione della variabilità delle cure e consentono d’investire nel miglioramento trasversale dei processi. L’ampia disponibilità di dati permette alle Aziende Sanitarie, ai Sistemi Sanitari Regionali e a quello nazionale di applicare modelli sofisticati di aggregazione e di trasformazione, ottenendo risultati con accuratezza maggiore rispetto al passato. Questa disponibilità è utilizzata anche per misurare, monitorare e valutare le performance delle organizzazioni sanitarie. Tramite l’utilizzo sistematico dei big data, poi, è possibile dare maggiore impulso alla realizzazione della patient center care intesa come “assistenza centrata sul paziente con rispetto e attenzione ai bisogni, alle preferenze e ai valori del paziente, garanzia che quei valori guideranno ogni decisione clinica”, anche vista la contrazione di risorse e l’esponenziale aumento delle patologie croniche. Questo lavoro si concentra quindi sulle big data analysis, in particolare sulle analisi predittive, come possibili fonti informative, per la programmazione del S.S.N. e per il monitoraggio e la valutazione della performance nel percorso d’integrazione tra ospedale e territorio, dimensione dell’assistenza che dispone ancora di un numero ridotto d’indicatori rispetto a quella ospedaliera.
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