{"id":5691,"date":"2019-06-21T10:46:12","date_gmt":"2019-06-21T10:46:12","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=5691"},"modified":"2019-06-21T11:37:30","modified_gmt":"2019-06-21T11:37:30","slug":"top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Top 4 casi d'uso della scienza dei dati nella sanit\u00e0"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f16651112a8\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f16651112a8\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#1_Clinical_trials\" title=\"1. 1. Studi clinici\">1. 1. Studi clinici<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#2_Real-time_patient_monitoring\" title=\"2. Monitoraggio del paziente in tempo reale\">2. Monitoraggio del paziente in tempo reale<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#3_Public_health_epidemiology\" title=\"3. Salute pubblica ed epidemiologia\u00a0\">3. Salute pubblica ed epidemiologia\u00a0<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#4_Improving_patient_care\" title=\"4. Migliorare la cura del paziente\">4. Migliorare la cura del paziente<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-4-use-cases-of-data-science-in-healthcare\/#Privacy_concerns\" title=\"Preoccupazioni per la privacy \">Preoccupazioni per la privacy <\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><b>Il settore sanitario ha una pletora di dati a portata di mano. Tuttavia, molti devono ancora fare buon uso di questi dati.  Qui Paul Ricci, un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">scienziato dei dati freelance<\/a> su Kolabtree, <\/b><b>explains some use cases of data science in healthcare and how it can improve <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">ricerca<\/a> and patient care.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I servizi sanitari di tutto il mondo stanno affrontando pressioni crescenti per essere pi\u00f9 efficienti e migliorare i risultati clinici. L'analisi dei dati pu\u00f2 essere utilizzata per informare il processo decisionale a livello clinico e operativo e aiutare il settore a soddisfare queste richieste. Ecco alcune delle principali applicazioni della scienza dei dati nella sanit\u00e0, insieme al suo impatto sulla ricerca.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Clinical_trials\"><\/span><b>1. 1. Studi clinici<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un recente <\/span><a href=\"https:\/\/jamanetwork.com\/journals\/jamainternalmedicine\/article-abstract\/2702287?utm_campaign=articlePDF&amp;utm_medium=articlePDFlink&amp;utm_source=articlePDF&amp;utm_content=jamainternmed.2018.3931\"><span style=\"font-weight: 400;\">studio<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> ha scoperto che il costo mediano degli studi clinici pivotali che portano all'approvazione del farmaco \u00e8 $19 milioni. L'industria deve trovare il modo di aumentare l'efficienza degli studi clinici, per ridurre questo costo. Ci sono diversi modi in cui l'analisi dei dati pu\u00f2 essere usata per aumentare l'efficienza dei trial clinici. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Campioni pi\u00f9 grandi:<\/strong> Grazie ai recenti progressi nelle capacit\u00e0 di analisi dei dati, gli studi clinici possono ora avere dimensioni del campione molto pi\u00f9 grandi. \u00c8 anche pi\u00f9 facile identificare modelli significativi nei dati che potrebbero altrimenti essere mancati. Come risultato di questi sviluppi, i dati degli studi clinici possono essere pi\u00f9 completi, accurati e affidabili, il che \u00e8 importante quando si fa domanda per MHRA o <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/how-to-get-fda-approval-4-expert-tips\/\">Approvazione FDA<\/a>. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Un migliore processo decisionale:<\/strong> L'analisi dei dati pu\u00f2 anche supportare un migliore processo decisionale negli studi clinici. Possiamo guardare alle tendenze recenti e ai risultati previsti per prendere decisioni migliori che aumentano l'efficienza della sperimentazione, riducono i costi e garantiscono una maggiore sicurezza del paziente. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Studi retrospettivi:<\/strong> Inoltre, possiamo usare l'analisi dei dati per sfruttare al meglio ogni serie di dati. Durante i vecchi studi clinici, i dati non venivano analizzati in modo cos\u00ec approfondito come adesso. Gli studi retrospettivi sono comunemente condotti per rianalizzare questi dati utilizzando tecniche avanzate di analisi dei dati, che possono scoprire modelli che non erano stati originariamente identificati. Gli studi retrospettivi possono anche essere condotti per testare un'ipotesi secondaria - un modo conveniente per ottenere pi\u00f9 informazioni su un farmaco senza raccogliere pi\u00f9 dati. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Consiglio professionale:<\/strong> Le distorsioni di selezione in uno studio clinico possono invalidare i risultati, quindi assicuratevi che il vostro campione di pazienti rappresenti equamente la popolazione a cui siete interessati. Potete evitare gli errori di selezione confrontando i dati demografici del vostro campione con i dati del censimento della popolazione di interesse e assicurandovi che non ci siano discrepanze. Se il vostro campione \u00e8 distorto, pu\u00f2 essere possibile correggerlo dando ai campioni sottorappresentati pi\u00f9 peso di quelli sovrarappresentati. <\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Real-time_patient_monitoring\"><\/span><b>2. Monitoraggio del paziente in tempo reale<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Man mano che la portata di ci\u00f2 che possiamo fare con i dati aumenta, il monitoraggio del paziente in tempo reale diventa pi\u00f9 fattibile. Le applicazioni di <a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/wearable-technology-changing-the-face-of-healthcare\/\">tecnologia indossabile nell'assistenza sanitaria<\/a> potrebbe monitorare i parametri del paziente, come la pressione sanguigna e la frequenza cardiaca, e trasmettere le informazioni agli operatori sanitari attraverso il cloud. Questo potrebbe ridurre, o addirittura eliminare, la necessit\u00e0 di visite e test regolari del paziente, con un conseguente notevole risparmio sui costi e una maggiore efficienza dei trial clinici.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Public_health_epidemiology\"><\/span><b>3. Salute pubblica ed epidemiologia\u00a0<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale automatizza l'analisi di milioni di set di dati medici, il che rende pi\u00f9 facile prevedere e prevenire le malattie. Per esempio, le informazioni dalle farmacie e dai medici generici, sulle prescrizioni vendute e le diagnosi fatte, possono essere utilizzate per rilevare un'epidemia e agire rapidamente per evitare che si diffonda ulteriormente.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/blog.kolabtree.com\/six-ways-biostatistics-transforming-healthcare\/\">Biostatistici<\/a> (statistici che lavorano con dati biologici e medici) progettano attivamente indagini e valutano l'impatto dei programmi di salute pubblica. Gli statistici hanno storicamente aiutato a fare correlazioni importanti che hanno avuto un impatto sul mondo - per esempio, il legame tra fumo e cancro ai polmoni.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Improving_patient_care\"><\/span>4. Migliorare la cura del paziente<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-size: 14px;\">In futuro, le cartelle cliniche elettroniche (EHR) potrebbero essere completamente digitali e connesse attraverso il cloud, in modo che chiunque abbia l'autorizzazione possa accedervi. I pazienti potrebbero ricevere avvisi quando un appuntamento \u00e8 previsto, o i risultati dei test sono disponibili, e gli operatori sanitari potrebbero monitorare la salute dei loro pazienti a distanza. Tuttavia, perch\u00e9 questa visione diventi realt\u00e0, ci sono vari problemi di sicurezza dei dati e di riservatezza da affrontare.<\/span><\/p>\n<p>Ci sono vari altri casi d'uso del data scientist nell'assistenza sanitaria, ma l'obiettivo finale \u00e8 lo stesso: migliorare la ricerca e la fornitura di assistenza sanitaria, renderla pi\u00f9 accessibile e conveniente, e accelerare la cura e il supporto dei pazienti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Privacy_concerns\"><\/span><b>Preoccupazioni per la privacy <\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Forse avete sentito la storia di come il rivenditore americano Target ha scoperto che una ragazza era incinta prima che lei lo dicesse a suo padre. Target ha ideato una strategia per prevedere quali delle sue clienti donne erano incinte in base agli articoli che avevano acquistato. Ha poi inviato a queste clienti materiale di marketing relativo al bambino per posta. Quando una diciassettenne del Minnesota ha ricevuto questo materiale, i suoi genitori sono rimasti sconvolti e hanno intentato una causa contro Target. Il messaggio di questa storia \u00e8 di essere consapevoli del potenziale di conseguenze indesiderate dell'analisi dei dati. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un altro esempio di cattivo uso dei dati analitici \u00e8 il recente scandalo Cambridge Analytica. L'azienda ha ottenuto dati personali dai profili Facebook di milioni di persone senza il loro consenso e li ha usati per scopi politici. <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I dati sanitari sono informazioni sensibili che i pazienti affidano a governi, studi privati, ospedali e agenzie sanitarie. Se avete intenzione di condividere i dati delle persone, dovete prima assicurarvi che queste vi abbiano dato il consenso a condividere i loro dati come intendete fare.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>&#8212;<br \/>\n<strong>Cercando di assumere un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/services\/data-science-analytics\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">scienziato dei dati freelance<\/a> o un biostatistico? Pubblica il tuo progetto su Kolabtree e ottieni preventivi dagli esperti gratuitamente. Puoi anche contattare <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/paul-ricci\/?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=HealthcareData-Ricci\">Paolo Ricci<\/a> per le vostre esigenze.\u00a0<\/strong><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The healthcare industry has a plethora of data at its fingertips. 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