On line il portale PROLEA aggiornato, il Programma di osservazione dei LEA in Toscana

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24/4/2018
equity crop tvIl Programma Prolea, per la prima volta in Italia, implementa un sistema integrato di osservazione dei LEA che permette, a colpo d'occhio, di comprendere come l'assistenza sanitaria erogata sia effettivamente garantita nei diversi contesti locali e se esistano eventuali differenze tra i cittadini. Questo avviene utilizzando sistemi di machine learning e criteri che rappresentino reali differenze socio-economiche tra i cittadini (es. titolo di studio, reddito, livello di deprivazione, esenzioni).

Il portale PROLEA dell'ARS, attraverso innovativi strumenti per valutare l’offerta dei servizi e prestazioni da parte del SSR toscano, e la loro effettiva fruizione da parte di tutta la popolazione, permette di disporre di dati tempestivi sul funzionamento del SSR per attività di benchmark, valutazione, programmazione e confronto sugli indicatori di equità, attività e spesa, monitorandone l’uniforme erogazione in condizioni di appropriatezza, qualità, efficienza dei servizi per l’attività ospedaliera, specialistica e farmaceutica.

La Data Science per il monitoraggio dell'assistenza sanitaria in Toscana
I "mattoni" su cui si fonda il nuovo, innovativo monitoraggio dell'assistenza sono: più dati, tecniche d'analisi con sistemi per la loro interpretazione, strumenti comunicativi interattivi. Si tratta di nuove tecniche di Data Science, con le quali è pensato e costruito il nostro PROLEA. Gli indicatori dell’assistenza sanitaria del nuovo sistema PROLEA passano da una dimensione a più dimensioni intrecciate dinamicamente tra loro: si usano più dati, più variegati e più velocemente. Scomponendo il dato nelle sue componenti spaziali per sezione di censimento ISTAT, temporali, sociali ed economiche, possiamo adesso meglio comprendere se i benefici derivati dall’assistenza siano equamente distribuiti nella popolazione e correlati ad indicatori di salute e di esiti delle cure.

Tutto ciò è possibile grazie a tecniche di computer science, data processing, big data analytics, cloud computing, data security, machine learning, visual analytics, e attraverso il linguaggio di programmazione open source R, integrato in un ambiente di sviluppo R Studio Server su un Server Linux Remoto.

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