{"id":13825,"date":"2025-05-22T10:06:12","date_gmt":"2025-05-22T08:06:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/personalizzazione-del-percorso-paziente-un-approccio-dinamico-e-integrato\/"},"modified":"2025-06-04T14:23:07","modified_gmt":"2025-06-04T12:23:07","slug":"personalizzazione-del-percorso-paziente-un-approccio-dinamico-e-integrato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/personalizzazione-del-percorso-paziente-un-approccio-dinamico-e-integrato\/","title":{"rendered":"PERSONALIZZAZIONE DEL PERCORSO PAZIENTE: UN APPROCCIO DINAMICO E INTEGRATO"},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\"<\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

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\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Bellucci Stefano<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Bellucci Stefano<\/strong> estar
\nDr. Nardi Luca<\/strong> azienda usl toscana nord ovest
\nDr Grazi Giovanni<\/strong> azienda usl toscana nord ovest
\nDr Lelli Alessandro<\/strong> azienda usl toscana nord ovest
\n Rocchi Francesca<\/strong> e-bytes<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

Quando il decorso del paziente \u00e8 caratterizzato da una significativa variabilit\u00e0, sia intra che interindividuale, i trattamenti devono essere personalizzati in base ad esigenze specifiche. In questo contesto, l\u2019intelligenza artificiale (AI) emerge come un potente alleato capace di creare percorsi dinamici e \u201csu misura\u201d in un ecosistema digitale.
\nLa soluzione integra percorsi e sistemi informativi sanitari, proponendo l\u2019adozione di un percorso digitale di riferimento sviluppato attraverso conoscenze standardizzate e l\u2019analisi di dati retrospettivi. Nella scelta del percorso-modello, l\u2019AI fornisce suggerimenti per l\u2019ottimizzazione, raggruppando i pazienti in cluster in base alle informazioni storiche sulle procedure effettuate e ai relativi esiti.
\nL\u2019AI consente la personalizzazione del percorso del paziente, identificando i passaggi che richiedono adattamenti in base al profilo individuale. Inoltre, ottimizza il modello selezionato, proponendo la sequenza pi\u00f9 efficiente delle procedure in base alle risorse disponibili, garantendo un flusso di lavoro fluido e customizzato.
\nL\u2019implementazione del percorso nella pratica produce risultati significativi. I dati generati vengono raccolti e aggregati per essere analizzati e valutati insieme a quelli di percorsi simili adottati per altri pazienti che utilizzano lo stesso modello. Questo processo permette un confronto continuo, migliorando la valutazione dell\u2019efficacia del percorso e facilitando eventuali aggiustamenti basati su risultati reali e sull\u2019esperienza maturata.
\nL\u2019AI pu\u00f2 fornire suggerimenti per la revisione dei modelli, tenendo conto dei dati non appena aggregati. Parallelamente, l\u2019istanza inizialmente creata viene aggiornata per riflettere ci\u00f2 che \u00e8 stato realmente fatto o accaduto durante l\u2019esecuzione del percorso, in confronto a quanto previsto. Questo processo consente di creare un\u2019istanza adattata, utile per riferimenti futuri.
\nLe tecnologie AI hanno un elevato potenziale per lo sviluppo di Clinical Decision Support Systems, generando nuove informazioni sull’origine e sulle possibili cause delle patologie, oltre a facilitare la scoperta di nuove opzioni di cura. Sono ancora necessari ulteriori approfondimenti sulle applicazioni indicate, considerata l’ampia gamma di dati multimodali necessari. Tuttavia, consideriamo il framework dinamico-integrativo propedeutico alla affermazione dell\u2019AI e dei digital twin per supportare la personalizzazione dell’assistenza.<\/div>\n

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