Conferenza Programmatica 12 dicembre 2018 - Paolo Francesconi - ARS Toscana
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Conferenza Programmatica
12 dicembre 2018
Paolo Francesconi
Linee consolidate 2018
Linee consolidate 2018 Il bisogno di assistenza territoriale - La banca dati MaCro …
Verifica algoritmi MaCro
• Riverificati tutti gli algoritmi • Esempio: BPCO
Macro
• Implementate procedure
– singole per ciascun algoritmo
– annuali
• Per ogni algoritmo sono
disponibili i criteri di cattura
anno per anno (1996-2017)
• Report con dato di prevalenza
e VENN dei criteri soddisfatti
– Alla cattura
– Nell’anno precedente
– In un qualsiasi momento dalla
cattura alla data di prevalenza
• In progress:
– Implementazione nuovi
algoritmi (MICI..)
– modifica algoritmi in uso
(Parkinson, BPCO)Linee consolidate 2018
Il bisogno di assistenza PRogramma di
territoriale - La banca Osservazione del
dati MaCro … TERritorio e gli
Audit di AFTVisualizzazione portale AFT nel 2018
(n. 3.319 su 7.121 sul portale PrOTer)
800
700
600
500
400
300
200
100
0
gennaio febbraio marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre
Convegni Inizio invia schede di sintesi
a cadenza settimanale
Accreditamento Percorso Cure
PrimarieLinee consolidate 2018
La tutela dell’anziano
non autosufficiente
Realizzazione di un set
di indicatori condiviso
Il bisogno di assistenza PRogramma di
territoriale - La banca Osservazione del
dati MaCro … TERritorio e gli
Audit di AFTLinee consolidate 2018
Le famiglie professionali La tutela dell’anziano
(neurologia, nefrologia, non autosufficiente
cardiologia) Realizzazione di un set
di indicatori condiviso
Il bisogno di assistenza PRogramma di
territoriale - La banca Osservazione del
dati MaCro … TERritorio e gli
Audit di AFTLinee consolidate 2018
L’Appropriatezza
Praticata: monitoraggio
dell’adesione alle
raccomandazioni
Choosing Wisely
Le famiglie professionali La tutela dell’anziano
(neurologia, nefrologia, non autosufficiente
cardiologia) Realizzazione di un set
di indicatori condiviso
Il bisogno di assistenza PRogramma di
territoriale - La banca Osservazione del
dati MaCro … TERritorio e gli
Audit di AFTLinee consolidate 2018
L’Appropriatezza
Praticata: monitoraggio
dell’adesione alle
raccomandazioni L’impatto del
Choosing Wisely Riordino del SSR
Le famiglie professionali La tutela dell’anziano
(neurologia, nefrologia, non autosufficiente
cardiologia) Realizzazione di un set
di indicatori condiviso
Il bisogno di assistenza PRogramma di
territoriale - La banca Osservazione del
dati MaCro … TERritorio e gli
Audit di AFTLinee da consolidare 2019
Linee da consolidare 2019 Utilizzo banche dati Integrate con dati di laboratorio, invalidità civile …
Linee da consolidare 2019 Utilizzo banche dati Analisi del valore Integrate con dati di Case della Salute e laboratorio, invalidità Cure Intermedie civile …
Linee da consolidare 2019 Reti cliniche per le malattie croniche – Whole Systems Measures Utilizzo banche dati Analisi del valore Integrate con dati di Case della Salute e laboratorio, invalidità Cure Intermedie civile …
Numero medio di link per nodo (AVG. DEGREE) DENSITA’ DENSITA Coefficiente di clustering medio (AVG. CLUSTERING COEFFICIENT) Diametro della Rete (max Path Length) Percorso minimo medio (AVG. PATH LENGTH) Punteggio centralita’ (BETWEENESS CENTRALITY) COMPATTEZZA
Linee da consolidare 2019 Reti cliniche per le Burden of chronic malattie croniche – diseases – cluster Whole Systems of multimorbidity Measures Utilizzo banche dati Analisi del valore Integrate con dati di Case della Salute e laboratorio, invalidità Cure Intermedie civile …
Linee da consolidare 2019
Analisi domanda
(prescritto) / offerta
prestazioni specialistiche
a livello di AFT / ZD
Reti cliniche per le Burden of chronic
malattie croniche – diseases – cluster
Whole Systems of multimorbidity
Measures
Utilizzo banche dati Analisi del valore
Integrate con dati di Case della Salute e
laboratorio, invalidità Cure Intermedie
civile …Linee da consolidare 2019
Analisi domanda
(prescritto) / offerta Machine learning –
prestazioni specialistiche identificazioni coorti,
a livello di AFT / ZD studio determinanti
Reti cliniche per le Burden of chronic
malattie croniche – diseases – cluster
Whole Systems of multimorbidity
Measures
Utilizzo banche dati Analisi del valore
Integrate con dati di Case della Salute e
laboratorio, invalidità Cure Intermedie
civile …Machine Learning*
per Algoritmo Scompenso Cardiaco
Obiettivo: Identificare i toscani affetti da scompenso cardiaco utilizzando
tecniche di machine learning.
100
Risultati:
90
• Sensitività ≈ 80% 80
• VPP ≈ 60% 70
• Specificità ≈ 98% 60 SE
50 SP
40 PPV
Pro: 30
• Buoni risultati 20
10
• Analisi di grandi
0
quantità di dati MACRO Random Forest
Contro: “Black box”
* MODELLI DI MACHINE LEARNING: Sistemi che hanno l’abilità apprendere
“dall’esperienza”, per esempio identificando pattern ricorrenti nei dati.Puoi anche leggere
