Autori: Giorgio L. Colombo, Luigi Pastorelli
Obiettivo di questo articolo e quello di illustrare le potenzialita dei BigData in ambito sanitario/ospedaliero, la loro differenza con i vari database amministrativi, ma soprattutto evidenziarne vantaggi e criticita con una loro integrazione nei database clinici, alla luce delle difficolta di contenimento della spesa sanitaria pubblica in Italia.
Nell’attuale contesto di riduzione e controllo della spesa sanitaria pubblica, le Aziende Sanitarie Locali italiane (ASL) si sono dotate di strumenti di controllo della spesa, basate sui database amministrativi (Banca Dati Assistito – BDA) che registrano e monitorano i consumi e i rimborsi ai pazienti da parte del Servizio Sanitario Nazionale Italiano. L’integrazione tra dato amministrativo e dato clinico permettera invece di sviluppare un nuovo paradigma di ricerca nella valutazione della qualita delle cure, nella attivita di monitoraggio e controllo della spesa sanitaria, negli studi di epidemiologia analitica, nella valutazione dell’efficacia del trattamento e nella previsione dei risultati. Inoltre e possibile l’uso dei BigData nella ricerca relativa all’hospital risk management, per monitorare l’accadimento di eventi avversi, oppure per monitorare le riospedalizzazioni e per tenere sotto controllo gli errori legati allo scorretto uso dei farmaci.
L’approccio innovativo della teoria del rischio ai BigData dimostra che e proprio una non esaustiva e corretta conoscenza dell’analisi numerica delle correlazioni che impedisce un corretto utilizzo ed interpretazione dei BigData nell’ambito sanitario/ospedaliero. Risulta quindi fondamentale che i database amministrativi interagiscano in modalita sempre piu evoluta con le banche dati cliniche al fine di massimizzare le loro potenzialita all’interno del percorso di cura del paziente oltre che al loro uso nella ricerca. Investire in ricerca valutativa significa, far diventare i Big Data un riferimento costante nelle scelte dei medici e dei responsabili delle politiche sanitarie.
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