L’inserimento delle soluzioni digitali nei Pdta deve rispettare esigenze di efficacia ed efficienza sia clinico/assistenziali che economico/tecnologiche, individuando inoltre alcuni keyindicator adottabili a livello regionale o sub-regionale (area vasta, azienda sanitaria etc.) per monitorare la diffusione delle soluzioni di Sanità digitale. È quanto evidenzia, in estrema sintesi, la ricerca “Raccomandazioni per l’applicazione della Medicina Digitale nei modelli di presa in carico delle persone con patologie croniche reumatologiche e dermatologiche”, realizzata dal Crea Sanità (Centro per la Ricerca Economica Applicata in Sanità) i cui risultati sono stati presentati nei giorni scorsi. “Il Piano Nazionale Cronicità (Pnc) – ricorda il Crea – ha tra gli obiettivi fondamentali quello di mantenere il più possibile la persona malata al proprio domicilio e impedire o comunque ridurre il rischio di istituzionalizzazione, senza far ricadere sulla famiglia tutto il peso dell’assistenza al malato. Il Dm 77 e la Missione 6 del Pnrr confermano questa scelta come fondamentale per l’ammodernamento del Ssn. Il Pnc e il Pnrr sottolineano l’importanza strategica dell’impiego di modelli, tecniche e strumenti della Sanità digitale nella gestione della cronicità; sebbene la pandemia abbia velocizzato i processi di innovazione digitale, la diffusione di tali strumenti rimane difforme sul territorio nazionale e con soluzioni differenti. In particolare, ancora non si è consolidata una “disciplina” utile all’inserimento delle soluzioni digitali nei percorsi di presa in carico (Percorsi Diagnostico Terapeutici Assistenziali, Pdta)”. A tale esigenza risponde il progetto di ricerca che, con la collaborazione di un board di esperti (composto da rappresentanti di sei associazioni di pazienti – Apmarr, Anmar, Amrer, Apiafco E Anap – oltre che di società e associazioni scientifiche quali Adoi, Card, Fimmg, Fnopi, Sidemast, Sifo, Sir, Salutequità) ha prodotto una proposta di raccomandazione per l’inserimento della Medicina Digitale nei Pdta, sviluppando un case study su due importanti aree di cronicità: dermatologia e reumatologia.
L’Intelligenza Artificiale per migliorare lo sviluppo di un test diagnostico.
L’Intelligenza Artificiale per ottimizzare un test diagnostico Le aziende che investono fortemente in ricerca e tool diagnostici di frontiera hanno grande interesse a proporre kit
