--- title: Come potenziare il percorso di cura del paziente con i dati description: Ecco perché (e in che modo) l’analisi dei dati può migliorare il percorso di cura del paziente e gli esiti sulla salute. image: https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/cura%20paziente%20con%20i%20dati.jpg --- [![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/company-of1.svg) ](https://mapsgroup.it/) [![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/Maps-Healthcare_web.svg) ](https://healthcare.mapsgroup.it/) - Maps healthcare - [ Chi siamo ](https://healthcare.mapsgroup.it/chi-siamo/) [ PATIENT EXPERIENCE ](https://healthcare.mapsgroup.it/patient-experience/) - LINEE DI OFFERTA - PATIENT EXPERIENCE [ Artexe® ](https://artexe.mapsgroup.it/) Piattaforma phygital di accoglienza [ Zerocoda® ](https://zerocoda.mapsgroup.it/) Comunicazione omnicanale e patient portal - Data Driven Governance [ Clinika® ](https://clinika.mapsgroup.it/) Healthcare Analytics Platform - 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LINEE DI OFFERTA ![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/icons8-expand-arrow-24.png?width=12&name=icons8-expand-arrow-24.png) - Patient Experience ![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/icons8-expand-arrow-24.png?width=12&name=icons8-expand-arrow-24.png) [ Artexe® ](https://artexe.mapsgroup.it/) [ Zerocoda® ](https://zerocoda.mapsgroup.it/) - Data Driven Governance ![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/icons8-expand-arrow-24.png?width=12&name=icons8-expand-arrow-24.png) [ Clinika® ](https://clinika.mapsgroup.it/) - Diagnostic Information Systems ![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hs-fs/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/icons8-expand-arrow-24.png?width=12&name=icons8-expand-arrow-24.png) [ Alchymia® ](https://alchymia.mapsgroup.it/) [ SISRIS ](https://healthcare.mapsgroup.it/sisris/) - 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L’healthcare è un enorme *generatore *e *deposito *di dati: si stima infatti che **il 30% di tutti i dati memorizzati riguardi l’ambito sanitario**, e che in media qualsiasi persona del pianeta generi [80 MB di dati all’anno](https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fict.2018.00030/full) in imaging e cartelle cliniche elettroniche.  Osservando il fenomeno dall’alto, nell’ecosistema sanitario le sorgenti di dati sono innumerevoli, tra cui:   - **Wearable**, i dispositivi consumer per il benessere (fitness tracker, smartwatch) e gli strumenti medicali che rientrano nell’universo mobile Health (mHealth);  - **Dati clinici**, che vanno dalle prescrizioni mediche alle diagnosi e alle cartelle cliniche elettroniche; - **Imaging radiologico;** - **Dati amministrativi**, la cui valorizzazione è alla base della [data-driven governance delle strutture sanitarie](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/clinical-governance-monitoraggio-e-analisi-per-migliorare-le-performance), con contestuale incremento di efficienza.  Potenziare il percorso di cura del paziente significa **adottare nei confronti di questi dati un approccio sistemico** e non vincolato ai silos, intraprendendo un percorso di valorizzazione finalizzato a migliorare la qualità dei servizi e a renderli più tempestivi e personalizzati, **così da migliorare gli esiti di salute**. Non a caso, la valorizzazione degli *healthcare data* è un pilastro nel percorso verso la [value-based healthcare](https://content-artexe.mapsgroup.it/white-paper-value-based-healthcare), che si basa sul cambio di paradigma dalla centralità della prestazione a quella del valore percepito dal paziente.    ## **L’analisi dei dati a beneficio del percorso di cura del paziente**  L’utilizzo del dato per migliorare il percorso di cura è un tema di attualità, connesso a quello dell’applicazione delle tecniche di big data analysis e dell’Intelligenza Artificiale agli healthcare data. A titolo d’esempio, l’analisi realtime dei dati dei dispositivi indossabili e le tecnologie di connettività possono agire in modo sinergico abilitando **forme avanzate di telemonitoraggio di pazienti cronici**, per un nuovo modello assistenziale non più basato sulla presenza fisica. Tutto il tema della telemedicina e delle sue fattispecie concrete si origina da ciò.     ## **Potenziare il percorso di cura del paziente prendendo decisioni migliori**  Potenziare il percorso di cura del paziente significa personalizzarlo attraverso i dati: quelli della sua storia clinica, della patologia da trattare, dell’attuale percorso terapeutico, delle visite e degli esami effettuati. Si entra nel campo dei **sistemi di supporto alle decisioni cliniche (CDSS)**, il cui fine è supportare il personale medico in decisioni complesse, oppure ridurne la pressione sui casi di routine.   L’adozione di tecniche di AI **per l’analisi dell’imaging radiologico** a fini diagnostici e terapeutici è una delle promesse più grandi della data analysis in ambito sanitario; lo stesso [Osservatorio Sanità Digitale](https://www.osservatori.net/it/prodotti/formato/report/intelligenza-artificiale-sanita-stato-attuale-trend-innovazione-report) del Politecnico di Milano, in uno studio del 2021, identificò l’*Analisi di Immagini e Segnali *come uno delle principali forme di adozione di AI da parte delle strutture sanitarie. Non dimentichiamo, come affermato in uno [studio del 2021](https://www.nature.com/articles/s41746-021-00423-6), che gli errori diagnostici sono piuttosto comuni, coinvolgendo il 5,1% della popolazione.   In un’era di forte accelerazione digitale come quella in corso, non mancano applicazioni di AI a beneficio del percorso di cura del paziente. A titolo d’esempio, un modello di ANN (Artificial Neural Network) ha ottenuto [un’accuratezza del 92%](https://www.nature.com/articles/s41746-021-00423-6) nell’identificare il rischio di emorragie nei pazienti sottoposti a bypass cardio–polmonare. L’analisi dei dati può [classificare e suggerire automaticamente](https://www.economist.com/science-and-technology/2018/06/09/artificial-intelligence-will-improve-medical-treatments?utm_medium=cpc.adword.pd&utm_source=google&ppccampaignID=18151738051&ppcadID=&utm_campaign=a.22brand_pmax&utm_content=conversion.direct-response.anonymous&gclid=Cj0KCQiA14WdBhD8ARIsANao07jxSJ3i88BHxu_4OOK0cK_Fm4GZHUKpTE-iAabPDKLLx6IDjlw_Hb0aAgP7EALw_wcB&gclsrc=aw.ds) il livello di priorità di ammissione in pronto soccorso, può abilitare forme di autodiagnosi, prevenire complicanze, migliorare la relazione medico-paziente, **personalizzare al massimo i trattamenti e i percorsi assistenziali**, senza contare tutti i potenziali impieghi in ambito di population health management e nel settore farmaceutico, in particolare nella ricerca e sviluppo di nuovi farmaci.     ## **I dati a beneficio delle strutture, e quindi dei pazienti**  Oltre alle fattispecie di data analysis che incidono direttamente sui percorsi di cura dei pazienti e sulla loro salute, esistono anche applicazioni indirette. Come anticipato, **migliorare la governance delle strutture grazie agli Analytics** non le rende unicamente [più efficienti e avverse agli sprechi](https://blog-artexe.mapsgroup.it/gestione-dati-ospedalieri-come-usarli-per-monitorare-processi-e-costi), ma anche più **efficaci a livello di erogazione dei servizi, rapidità di presa in carico, riduzione dei tempi di attesa e di permanenza all’interno delle strutture.** Di fatto, i dati rappresentano il minimo comun denominatore delle diverse anime dell’healthcare contemporaneo: sperimentare applicazioni concrete e, soprattutto, **creare una sinergia tra i diversi ambiti di impiego** è uno dei grandi obiettivi della sanità 4.0.   [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/6967020/d745e728-0d60-4a01-85ef-01fe1af34372.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/6967020/d745e728-0d60-4a01-85ef-01fe1af34372) ### Iscriviti alla Newsletter [ Iscriviti ](https://content-artexe.mapsgroup.it/iscriviti-alla-newsletter) - 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