La trasformazione digitale degli operatori sanitari

L’industria sanitaria sta affrontando pressioni molto forti, legate ai problemi sanitari del nostro tempo, così come una crescita esponenziale di dati che sono fondamentali per il valore. È anche soggetto a requisiti e a vincoli normativi sempre più forti. La transizione digitale, questo processo di digitalizzazione dei laboratori che consiste nel trasformare le informazioni analogiche in un formato digitale, è una delle principali leve per affrontare queste sfide. Possiamo distinguere le questioni che riguardano i laboratori in particolare: 

  • Implementazione di un quaderno di laboratorio elettronico e migrazione dell’esistente
  • Gestione dell’inventario e delle scorte di prodotti e reagenti utilizzati all’interno del  laboratorio
  • Implementazione di un LIMS (Laboratory Information Management System)
  • Gestione dei disegni molecolari
  • Implementazione di strumenti di visualizzazione dei dati, veri acceleratori
  • Automazione dell’analisi dei dati di misura e di prova
  • Analisi dei picchi

Al di là dell’attività quotidiana all’interno dei laboratori, gli operatori sanitari devono anche preoccuparsi della logica industriale associata al monitoraggio e pubblicazione:

  • Acquisizione e gestione bibliografica
  • Scrittura e pubblicazione di articoli scientifici
  • Comunicazione scientifica
  • Speaking e media 
  • Guardia scientifica e tecnologica in progetti di innovazione

Questa revisione degli strumenti e del sistema informativo riguarda anche tutto ciò che riguarda gli Studi:

  • Biostatistica
  • Analisi di sopravvivenza
  • Gestione degli studi clinici

L’efficienza operativa deriva da un approccio che rientra nelle professioni ingegneristiche:

  • L’implementazione di disegni sperimentali
  • L’ottimizzazione della qualità e dei processi produttivi

I recenti sviluppi della tecnologia software e dell’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando l’analisi quantitativa

  • Semplificando l’implementazione dei metodi statistici più sofisticati
  • L’uso di tecniche legate alle Data Sciences e al Machine Learning
  • L’ascesa delle tecnologie disponibili in Open Source
  • Rapporto metodologia e visualizzazione
  • Metodologia e analisi dei dati
  • Metodologia di sviluppo del software
  • Analisi dei dati scientifici e medici
  • Uso della biostatistica
  • Conduzione di analisi di sopravvivenza
  • Conduzione di indagini

Infine, i cambiamenti riguardano anche l’uso di metodi relativi all’analisi quantitativa.

  • Analisi di dati non strutturati e qualitativi.
  • Trascrizione automatizzata delle interviste

Il formato di questa formazione era molto buono: non troppo breve, non troppo lungo con la possibilità di testare l’apprendimento “teorico”. Formatore disponibile e aperto alle domande.

Laura Bon
CH le Vinatier | CRR
Formazione su EndNote