Uno dei cambiamenti più importanti nel settore della salute è legato all’avvento della rivoluzione digitale. In tale contesto gli attori chiave hanno tentato di sfruttare i rapidi sviluppi della tecnologia per ottenere un vantaggio competitivo. I sistemi sanitari e gli operatori sanitari hanno ora adottato cartelle cliniche elettroniche, sistemi di monitoraggio remoto, telemedicina e altre tecnologie per trasformare l’assistenza ai pazienti.

Questa trasformazione ha visto i dati sanitari archiviati, condivisi, consultati, analizzati e utilizzati nelle piattaforme digitali, inclusi dispositivi indossabili, app per smartphone, dispositivi medici e modelli basati sull’intelligenza artificiale. Di conseguenza, questo cambiamento ha fornito ai sistemi sanitari e ad altre parti interessate l’accesso a un universo digitale con grandi volumi di informazioni utili che sono parte integrante per guidare i risultati principali e migliorare i risultati sanitari.

I “big data” che vengono raccolti facilitano la risoluzione dei problemi in tempo reale nel flusso quotidiano di assistenza ai pazienti. I pazienti possono ora programmare gli appuntamenti con la semplice pressione di un pulsante senza fare la fila per ore nello studio del medico. Gli operatori sanitari possono monitorare gli indici dei pazienti e i progressi del trattamento da qualsiasi parte del mondo e prendere decisioni tempestive e tempestive senza nemmeno vedere il paziente.

Ora, data scientist e fornitori di servizi sanitari stanno intensificando questa rivoluzione digitale e ampliando i vantaggi per migliorare le strategie di salute della popolazione, rimodellare le aziende e informare le organizzazioni sulle decisioni critiche. In poche parole, gli attori chiave del settore, inclusi fornitori di servizi sanitari e responsabili politici, stanno utilizzando l’analisi dei dati predittiva tramite ecosistemi di dati incentrati sul paziente per migliorare il valore su scala più ampia. L’analisi predittiva dei dati fornisce informazioni agli operatori sanitari su quando, dove e come fornire l’assistenza sanitaria, il che aiuta i datori di lavoro e le organizzazioni a prendere importanti decisioni amministrative.

Utilizzando la modellazione predittiva, gli operatori sanitari possono determinare, ad esempio, l’andamento della diffusione delle malattie infettive e quali aree necessitano di strategie di controllo delle malattie infettive più solide anche se la malattia deve ancora diffondersi in quelle aree. I ricercatori hanno sfruttato i big data per sviluppare un modello di come il COVID-19 si stava diffondendo in diverse aree. I ricercatori hanno raccolto grandi set di dati da motori di ricerca, social media, app di tracciamento dei contatti e altre fonti per individuare le persone esposte al virus, controllare la loro fonte primaria di infezione e determinare le aree di probabile diffusione e di focolai emergenti.

Un altro team di ricercatori ha utilizzato l’analisi predittiva per identificare i pazienti ospedalizzati a rischio di insufficienza cardiaca e shock settico. Il modello ha sfruttato volumi di dati per stratificare il rischio dei pazienti per garantire che più risorse sanitarie siano convogliate verso la cura delle persone a rischio di queste condizioni, anche quando non avevano sviluppato questi problemi di salute.

Allo stesso modo, gli operatori sanitari sono in grado di identificare i pazienti a rischio di declino utilizzando un modello di analisi clinica predittiva. Il modello basato sull’intelligenza artificiale viene scansionato rispetto a set di dati di grandi dimensioni provenienti da cartelle cliniche e altre fonti per determinare i pazienti che potrebbero richiedere cure di emergenza per aiutare i medici a valutare le cure e fornire cure tempestive a coloro che ne hanno più bisogno.

L’impatto tecnologico sulla medicina di precisione

‍La medicina di precisione, o medicina personalizzata, è diventata negli ultimi anni la nuova frontiera dell’assistenza sanitaria e dell’analisi dei dati. I grandi progressi nell’analisi genomica e nella scienza dei dati hanno creato nuovi set di dati che hanno cambiato il modo in cui i fornitori di cure cliniche forniscono trattamenti ed eseguono la diagnostica.

Nel mondo della medicina personalizzata, i dati sono dove c’è la precisione. I pazienti che hanno lo stesso tipo di cancro non vengono più trattati allo stesso modo. Con l’accesso a un’abbondanza di metadati genomici, poiché i test genetici diventano più economici, i medici sono in grado di identificare le variazioni genetiche che richiedono trattamenti individualizzati.

‍Riduzione dei costi sanitari

Molte organizzazioni, compresi i sistemi sanitari, hanno registrato un forte calo dei costi sanitari utilizzando modelli di dati predittivi. In primo luogo, l’emergere della medicina di precisione eliminerà trattamenti, ricoveri e diagnostica non necessari. I massicci set di dati genomici sfruttati per un trattamento di precisione o individualizzato significheranno che i pazienti riceveranno solo trattamenti che si sono rivelati efficaci per loro.

Attraverso l’utilizzo di modelli predittivi, gli operatori sanitari sono in grado di ridurre le spese operative concentrandosi maggiormente sui pazienti a rischio di non conformità e complicanze del trattamento. L’analisi dei dati aiuta anche i datori di lavoro a individuare le persone a rischio di malattie croniche e a fornire accesso a cure proattive e tempestive, ponendole un passo avanti rispetto agli eventi. Questa cura proattiva riduce la necessità di interventi chirurgici evitabili e complicazioni sanitarie che costeranno milioni di dollari.

Inoltre, la previsione accurata della durata della degenza del paziente e dei tassi di riammissione mediante l’analisi dei dati aiuta i fornitori a pianificare e il personale in modo più efficiente. Vengono offerte cure tempestive e precise alle persone ad alto rischio di riammissione, riducendo le spese ospedaliere associate alla riammissione dei pazienti.

La rivoluzione digitale sta investendo tutti i settori e l’assistenza sanitaria non passa in secondo piano. La pandemia di coronavirus ha visto una forte ripresa della digitalizzazione dell’assistenza sanitaria e molti sistemi sanitari stanno collaborando con i data scientist per sviluppare strumenti e modelli digitali per cambiare il panorama sanitario. Le parti interessate del settore, inclusi fornitori di servizi sanitari, contribuenti e assicuratori, stanno sfruttando l’enorme afflusso di dati nel settore sanitario per rimodellare il settore guidando risultati ottimali nell’assistenza ai pazienti e riducendo allo stesso tempo i costi sanitari.