Skip to content

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.

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Mostra/Nascondi contenuto.
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

CONSULTA INTEGRALMENTE QUESTA TESI

La consultazione è esclusivamente in formato digitale .PDF

Acquista
Sitografia automatica

Non sei sicuro di avere citato tutte le fonti?
Evita il plagio! Grazie all'elenco dei link rilevati puoi controllare di aver fatto un buon lavoro

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

FAQ

Per consultare la tesi è necessario essere registrati e acquistare la consultazione integrale del file, al costo di 29,89€.
Il pagamento può essere effettuato tramite carta di credito/carta prepagata, PayPal, bonifico bancario.
Confermato il pagamento si potrà consultare i file esclusivamente in formato .PDF accedendo alla propria Home Personale. Si potrà quindi procedere a salvare o stampare il file.
Maggiori informazioni
Ingiustamente snobbata durante le ricerche bibliografiche, una tesi di laurea si rivela decisamente utile:
  • perché affronta un singolo argomento in modo sintetico e specifico come altri testi non fanno;
  • perché è un lavoro originale che si basa su una ricerca bibliografica accurata;
  • perché, a differenza di altri materiali che puoi reperire online, una tesi di laurea è stata verificata da un docente universitario e dalla commissione in sede d'esame. La nostra redazione inoltre controlla prima della pubblicazione la completezza dei materiali e, dal 2009, anche l'originalità della tesi attraverso il software antiplagio Compilatio.net.
  • L'utilizzo della consultazione integrale della tesi da parte dell'Utente che ne acquista il diritto è da considerarsi esclusivamente privato.
  • Nel caso in cui l’utente che consulta la tesi volesse citarne alcune parti, dovrà inserire correttamente la fonte, come si cita un qualsiasi altro testo di riferimento bibliografico.
  • L'Utente è l'unico ed esclusivo responsabile del materiale di cui acquista il diritto alla consultazione. Si impegna a non divulgare a mezzo stampa, editoria in genere, televisione, radio, Internet e/o qualsiasi altro mezzo divulgativo esistente o che venisse inventato, il contenuto della tesi che consulta o stralci della medesima. Verrà perseguito legalmente nel caso di riproduzione totale e/o parziale su qualsiasi mezzo e/o su qualsiasi supporto, nel caso di divulgazione nonché nel caso di ricavo economico derivante dallo sfruttamento del diritto acquisito.
L'obiettivo di Tesionline è quello di rendere accessibile a una platea il più possibile vasta il patrimonio di cultura e conoscenza contenuto nelle tesi.
Per raggiungerlo, è fondamentale superare la barriera rappresentata dalla lingua. Ecco perché cerchiamo persone disponibili ad effettuare la traduzione delle tesi pubblicate nel nostro sito.
Per tradurre questa tesi clicca qui »
Scopri come funziona »

DUBBI? Contattaci

Contatta la redazione a
[email protected]

Ci trovi su Skype (redazione_tesi)
dalle 9:00 alle 13:00

Oppure vieni a trovarci su

Parole chiave

insight
ehealth
big data analytics
pnrr
data driven approach
javascript object notation
data mining healthcare

Tesi correlate


Non hai trovato quello che cercavi?


Abbiamo più di 45.000 Tesi di Laurea: cerca nel nostro database

Oppure consulta la sezione dedicata ad appunti universitari selezionati e pubblicati dalla nostra redazione

Ottimizza la tua ricerca:

  • individua con precisione le parole chiave specifiche della tua ricerca
  • elimina i termini non significativi (aggettivi, articoli, avverbi...)
  • se non hai risultati amplia la ricerca con termini via via più generici (ad esempio da "anziano oncologico" a "paziente oncologico")
  • utilizza la ricerca avanzata
  • utilizza gli operatori booleani (and, or, "")

Idee per la tesi?

Scopri le migliori tesi scelte da noi sugli argomenti recenti


Come si scrive una tesi di laurea?


A quale cattedra chiedere la tesi? Quale sarà il docente più disponibile? Quale l'argomento più interessante per me? ...e quale quello più interessante per il mondo del lavoro?

Scarica gratuitamente la nostra guida "Come si scrive una tesi di laurea" e iscriviti alla newsletter per ricevere consigli e materiale utile.


La tesi l'ho già scritta,
ora cosa ne faccio?


La tua tesi ti ha aiutato ad ottenere quel sudato titolo di studio, ma può darti molto di più: ti differenzia dai tuoi colleghi universitari, mostra i tuoi interessi ed è un lavoro di ricerca unico, che può essere utile anche ad altri.

Il nostro consiglio è di non sprecare tutto questo lavoro:

È ora di pubblicare la tesi