{"id":164931,"date":"2025-03-22T11:22:00","date_gmt":"2025-03-22T18:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164931"},"modified":"2025-06-17T09:09:59","modified_gmt":"2025-06-17T16:09:59","slug":"how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/it\/purely-technical\/how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare\/","title":{"rendered":"In che modo gli ospedali utilizzano gli analytics diagnostici e l’AI nel settore sanitario"},"content":{"rendered":"\n
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Nel settore sanitario, le risposte contano e gli analytics diagnostici li aiutano a realizzarli. Monitorando i modelli e individuando le cause principali, questo approccio trasforma i dati complessi in chiarezza, aiutando i provider a capire non solo cosa \u00e8 successo, ma perch\u00e9.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Dalle note cliniche alle scansioni RM, dai risultati di laboratorio ai dati dei dispositivi indossabili, gli operatori sanitari stanno nuotando in informazioni strutturate e non strutturate<\/a>. Gli analytics diagnostici li aiutano a dare un senso a tutto, non solo descrivendo cosa \u00e8 successo, ma anche analizzando il perch\u00e9<\/em>. Considerala come un’analisi delle cause principali high-tech. Basati sempre pi\u00f9 sull’AI, gli analytics diagnostici rivelano schemi nascosti e identificano i fattori che contribuiscono ai risultati clinici. Ad esempio, potrebbe rivelare perch\u00e9 un determinato trattamento si \u00e8 dimostrato inefficace per alcuni pazienti o perch\u00e9 i nuovi ricoveri ospedalieri sono aumentati nell’ultimo trimestre.<\/p>\n\n\n\n

Le moderne tecniche di AI potenziano gli analytics diagnostici elaborando dataset sanitari vasti e complessi che nessun essere umano pu\u00f2 gestire da solo. Gli algoritmi di machine learning possono setacciare terabyte di cartelle cliniche dei pazienti, documenti di ricerca e letture dei sensori per rilevare anomalie, isolare schemi e determinare relazioni causali che altrimenti sarebbero nascoste. Molti ospedali di tutto il mondo stanno gi\u00e0 utilizzando gli strumenti di AI e la ricerca suggerisce che un’adozione pi\u00f9 ampia dell’AI nel settore sanitario potrebbe far risparmiare al settore fino a 360 miliardi di dollari all’anno<\/a> solo negli Stati Uniti.<\/p>\n\n\n\n

Vediamo cinque esempi che sottolineano il valore degli analytics diagnostici nel settore sanitario e perch\u00e9 il data storage moderno \u00e8 cruciale per abilitarli.<\/p>\n\n\n\n

5 esempi di analytics diagnostici nel settore sanitario<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Da un punto di vista pratico, gli analytics diagnostici nel settore sanitario possono essere applicati a quasi tutti gli aspetti delle operazioni o della cura dei pazienti, ma questi sono alcuni esempi principali:<\/p>\n\n\n\n

1. Identificazione dei pattern patologici e degli indizi diagnostici precoci<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

I team sanitari possono utilizzare gli analytics diagnostici per esaminare le cartelle cliniche elettroniche (EHR), le note cliniche e i dati sulla sanit\u00e0 pubblica per far emergere le cause e le caratteristiche comuni tra le malattie dei pazienti. Analizzando migliaia di record, un ospedale potrebbe determinare che lievi cambiamenti nei segni vitali, come una leggera febbre associata a una frequenza cardiaca elevata, tendono a precedere la sepsi nei pazienti delle sue unit\u00e0 di terapia intensiva (UTI), avvisando i medici di intervenire prima.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

In un altro scenario, i modelli di machine learning potrebbero digerire anni di dati epidemiologici per spiegare perch\u00e9 comunit\u00e0 specifiche riscontrano tassi di malattia pi\u00f9 elevati. L’analisi potrebbe portare alla scoperta di fattori ambientali o sociali precedentemente non identificati che contribuiscono a tali tassi, informazioni che potrebbero aiutare i team clinici a gestire in modo proattivo i pazienti a rischio, migliorando la diagnosi e il trattamento precoci.<\/p>\n\n\n\n

2. Analisi del comportamento dei pazienti e dell’aderenza al trattamento<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Non tutti i risultati sanitari dipendono esclusivamente da fattori clinici, ma il comportamento umano spesso svolge un ruolo significativo. Gli analytics diagnostici possono analizzare i dati demografici dei pazienti, i dati sul coinvolgimento e gli esiti per determinare perch\u00e9 alcuni pazienti rispondono bene ai piani terapeutici, mentre altri no. Ad esempio, potresti capire perch\u00e9 alcuni pazienti non seguono la terapia domiciliare. Forse i dati dimostrano che i pazienti che vivono da soli tendono a rinunciare facilmente al loro programma. O forse un fattore socioeconomico, come la mancanza di un trasporto affidabile, \u00e8 la causa degli appuntamenti di follow-up saltati.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L’analisi dei dati di ricarica della farmacia pu\u00f2 anche aiutare gli operatori sanitari a monitorare quali pazienti stanno assumendo i farmaci e quali no. Gli studi dimostrano che circa il 50% dei pazienti con patologie croniche non assume i farmaci prescritti<\/a>. Capire perch\u00e9 i pazienti non si attengono ai farmaci, sia a causa dei costi, degli effetti collaterali o della confusione su come assumerli, consente di scegliere il tipo di supporto giusto, come la formazione dei pazienti o l’assistenza finanziaria. I team IT e di gestione dell’assistenza di un ospedale possono collaborare per estrarre i dati da EHR, sistemi farmaceutici e sondaggi dei pazienti in un’unica piattaforma, in modo che questi problemi possano essere individuati in anticipo.<\/p>\n\n\n\n

3. Miglioramento delle operazioni cliniche e dell’efficienza<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Gli analytics diagnostici possono anche essere uno strumento potente per ottimizzare le operazioni sanitarie. Un esempio \u00e8 l’utilizzo dei dati per capire perch\u00e9 alcuni workflow o provider specifici subiscono costantemente ritardi.<\/p>\n\n\n\n

Immagina di notare che le procedure di un chirurgo sembrano sempre superare i tempi programmati. Puoi analizzare i registri della sala operatoria, le pianificazioni del personale e i dati sulla complessit\u00e0 dei casi per cercare di individuare la causa principale. Forse scoprirai che il primo caso di questo chirurgo inizia quasi sempre in ritardo a causa di ritardi nella preparazione, che poi si verificano durante il giorno. (Un recente studio di 788 interventi chirurgici<\/a> ha utilizzato l’analytics dei dati per identificare i fattori che causano ritardi e straordinari nella sala operatoria (OR) e ha riscontrato che il coordinamento del team chirurgico, come l’inizio tempestivo, ha avuto un impatto maggiore sui ritardi rispetto all’esperienza individuale del chirurgo).<\/p>\n\n\n\n

Gli insight derivati dagli analytics diagnostici consentono di agire per correggere i colli di bottiglia, come la regolazione dei livelli di personale per accelerare i tempi di preparazione e consentire al chirurgo di rispettare i tempi previsti. Oltre alla sala operatoria, questo approccio pu\u00f2 anche rivelare perch\u00e9 i tempi di attesa della clinica oscillano o perch\u00e9 il reparto di imaging deve affrontare frequenti arretrati. Con il supporto dell’IT, gli amministratori dell’ospedale possono approfondire i dati per apportare miglioramenti mirati che aiutano l’ospedale a semplificare le operazioni, utilizzare le risorse in modo pi\u00f9 efficace e, in ultima analisi, fornire un’assistenza ai pazienti di qualit\u00e0 superiore.<\/p>\n\n\n\n

4. Identificazione dei pazienti a rischio e prevenzione delle complicazioni<\/strong>\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

Gli operatori sanitari utilizzano sempre pi\u00f9 gli analytics per individuare quali pazienti sono a rischio di complicazioni o esiti sfavorevoli, in modo da poter intervenire prima che si verifichino i problemi. Gli analytics diagnostici li aiutano a rispondere a domande come: Chi \u00e8 pi\u00f9 vulnerabile dopo l’intervento e perch\u00e9?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Ad esempio, esaminando i dati postoperatori, un ospedale potrebbe scoprire che i pazienti con determinati fattori di rischio, come l’et\u00e0 avanzata, le condizioni sottostanti o gli interventi chirurgici pi\u00f9 lunghi, hanno maggiori probabilit\u00e0 di sviluppare infezioni o essere nuovamente ricoverati. (La ricerca<\/a> ha da tempo collegato tempi di intervento pi\u00f9 lunghi a tassi di complicazioni pi\u00f9 elevati, rendendo importante capire cosa causa questi ritardi). Grazie a queste informazioni approfondite, i medici possono modificare i piani di cura e offrire un monitoraggio pi\u00f9 attento per i pazienti ad alto rischio o esplorare tecniche chirurgiche che riducono il tempo in sala operatoria.<\/p>\n\n\n\n

5. Miglioramento della precisione diagnostica con l’AI (imaging e genomica) per il settore medico<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Alcuni dei progressi pi\u00f9 significativi negli analytics diagnostici derivano dall’analisi basata sull’AI di dati clinici complessi come le immagini mediche e le sequenze genomiche. In radiologia, ad esempio, gli algoritmi di AI possono esaminare migliaia di immagini (raggi X, TAC, RM) per determinare il motivo per cui alcuni risultati discreti sono stati tralasciati o interpretati in modo errato e per aiutare a formulare diagnosi. Questi strumenti sono in grado di identificare pattern nei dati di imaging correlati alle malattie, essenzialmente agendo da occhi diagnostici ultra-assistiti.<\/p>\n\n\n\n

In pratica, gli analytics delle immagini basati sull’AI hanno ottenuto risultati straordinari: Uno studio ha riportato che un sistema di AI rileva il cancro ai polmoni nelle TAC a basso dosaggio con una precisione del 94%,<\/a> superando l’accuratezza dell’88% di un team di radiologi. Questi sistemi possono anche funzionare molto pi\u00f9 velocemente, riducendo in modo esponenziale il tempo di analisi delle immagini (ovvero ore di lettura manuale eseguite in pochi minuti).<\/p>\n\n\n\n

L’aspetto positivo \u00e8 che questo approccio di analytics consente di ottenere risposte diagnostiche pi\u00f9 rapidamente per i pazienti, che si tratti di segnalare un tumore a una scansione o di identificare un ictus a una TC di emergenza. Analogamente, nel campo della genomica, gli analytics avanzati aiutano a spiegare le cause genetiche della malattia. Un esempio all’avanguardia \u00e8 il sequenziamento rapido del genoma per i neonati in terapia intensiva: L’analisi basata sull’AI pu\u00f2 ora analizzare l’intero DNA di un bambino e individuare una mutazione che causa la malattia in meno di 24 ore<\/a>, un processo che richiedeva settimane. Infatti, combinando i dati dell’intero genoma con l’AI, i ricercatori hanno dimostrato la capacit\u00e0 di fornire diagnosi genetiche per i disturbi rari in un solo giorno, risparmiando tempo critico per il trattamento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Naturalmente, gli analytics diagnostici nel settore sanitario non sono limitati a questi cinque scenari. \u00c8 inoltre utilizzato per il rilevamento delle frodi nella fatturazione, la previsione dei volumi dei pazienti, l’ottimizzazione delle risorse di personale non clinico e altro ancora. Ma questi esempi sono tra i pi\u00f9 trasformativi in termini di cura e operazioni dei pazienti.<\/p>\n\n\n\n

Scopri di pi\u00f9<\/em><\/a> sulle soluzioni di data storage genomico.<\/em><\/p>\n\n\n\n

In che modo il data storage moderno pu\u00f2 aiutare gli ospedali a sfruttare al meglio gli analytics diagnostici<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Gli esempi descritti sopra hanno una cosa in comune: Sono estremamente data-intensive. In media, l’ospedale genera circa 137 terabyte di dati al giorno<\/a> e questo volume cresce di quasi il 50% su base annua. Che si tratti di immagini mediche ad alta risoluzione, sequenze dell’intero genoma o anni di dati EHR e di sensori, le organizzazioni sanitarie di oggi hanno a che fare con dataset enormi, diversificati e spesso non strutturati. Per estrarre informazioni approfondite, questi dati devono essere archiviati in modo sicuro<\/a>, recuperati rapidamente e mantenuti accessibili per lunghi periodi per i modelli di AI di trend e addestramento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Ecco perch\u00e9 molti ospedali leader stanno investendo in soluzioni di storage moderne<\/a>. Hanno bisogno di piattaforme di data storage sicure, scalabili e a performance elevate, come gli array di storage all-flash e gli ambienti dati unificati, per raggiungere i loro obiettivi di AI e analytics avanzati. Il flash storage fornisce la velocit\u00e0 necessaria per gli analytics in tempo reale, come lo streaming dei parametri vitali o l’accesso ai file RM in pochi secondi. L’infrastruttura scalabile garantisce performance costanti man mano che i volumi di dati passano da terabyte a petabyte, soprattutto quando si addestrano modelli di AI su anni di scansioni storiche. Inoltre, funzionalit\u00e0 come crittografia, snapshot<\/a> e immutabilit\u00e0 aiutano a proteggere le informazioni sensibili dei pazienti.<\/p>\n\n\n\n

Anche le moderne soluzioni di storage sono fondamentali per supportare l’integrazione dei dati. Gli insight diagnostici spesso emergono collegando diverse fonti, come note cliniche, risultati di laboratorio, imaging e dati genomici, e individuando schemi tra di esse. Una piattaforma di storage unificata riunisce questi elementi, consentendo agli strumenti di AI di porre (e rispondere) domande pi\u00f9 grandi. Ad esempio, gli analisti possono collegare le immagini dei vetrini patologici alle anamnesi dei pazienti per individuare le cause principali della malattia.<\/p>\n\n\n\n

Anche le performance in tempo reale sono importanti. Gli strumenti di analytics predittivi, come i sistemi di allarme precoce per la sepsi, si basano su letture e scritture continue senza ritardi. L’AI che analizza le scansioni in pochi minuti, non in ore, pu\u00f2 fornire questo tipo di velocit\u00e0 solo se il sistema di storage \u00e8 in grado di tenere il passo. Grazie a una base di storage veloce e flessibile, la tua organizzazione sanitaria pu\u00f2 trasformare i dati grezzi e non strutturati in una risorsa clinica che alimenta l’AI, semplifica le operazioni e aiuta i fornitori a fornire una migliore assistenza ai pazienti, pi\u00f9 velocemente.<\/p>\n\n\n\n

Pure Storage sta ridefinendo l’esperienza di data storage nel settore sanitario con soluzioni che supportano il lavoro delle organizzazioni sanitarie con l’AI e strumenti di analytics avanzati per trasformare i loro dati in preziose informazioni approfondite che migliorano la cura dei pazienti.<\/em><\/strong>Scopri di pi\u00f9 sulle nostre soluzioni per il settore sanitario<\/em><\/strong><\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Gli analytics diagnostici sono un campo basato sui dati che aiuta a scoprire la causa principale del motivo per cui qualcosa \u00e8 successo come ha fatto. Nel settore sanitario, ha molte applicazioni importanti.<\/p>\n","protected":false},"author":685,"featured_media":170933,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","_ppma_block_editor_authors":""},"categories":[13130],"tags":[13936,15171,14428,15180,14716,16214],"content-position":[],"ppma_author":[14047],"class_list":["post-164931","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-purely-technical","tag-ai-and-machine-learning-it","tag-cyber-resiliency-it","tag-cybersecurity-it","tag-data-analytics-it","tag-data-protection-it","tag-healthcare-it"],"acf":[],"yoast_head":"\nAnalytics diagnostici e AI nel settore sanitario | Pure Storage Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Scopri in che modo l'AI nel settore sanitario sta trasformando gli analytics diagnostici, dall'identificazione dei pattern patologici al miglioramento 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