Agendadigitale.eu - Sanità Digitale Direttore responsabile:
Alessandro Longo |
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Il Fascicolo Sanitario Elettronico 2.0 può superare la logica dell’archivio digitale e diventare una piattaforma nazionale per continuità clinica, programmazione, ricerca e innovazione. La sfida riguarda qualità del dato, interoperabilità, consenso, uso secondario e integrazione tra pubblico, privato e cittadini | | | |
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Gli attacchi ransomware agli ospedali mettono a rischio vite umane, non solo dati. La digitalizzazione sanitaria ha moltiplicato le vulnerabilità. Servono tecnologie avanzate, piani di risposta strutturati e personale formato per costruire una reale cyber-resilienza | | | |
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L’esternalizzazione dei servizi nelle aziende sanitarie richiede una valutazione strategica, organizzativa ed economica. Dal perimetro delle attività alla gestione del rischio, l’outsourcing può generare efficienza solo se accompagnato da competenze interne solide e da un rapporto maturo con il fornitore | | | |
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La riflessione sul futuro digitale della sanità intreccia burocrazia, robotica, lavoro e identità. Tra garanzie scientifiche, rischio di sostituzione, ruolo della scuola e responsabilità umana, emerge la necessità di mantenere l’uomo come fine ultimo della tecnologia | | | |
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Server obsoleti, OTP non inviati e gateway fuori supporto non sono più semplici disservizi tecnici. Con NIS2, nel settore sanitario diventano segnali di mancata gestione del rischio, continuità operativa fragile e possibile non conformità, con sanzioni rilevanti per aziende e vertici | | | |
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Gli xenotrapianti sono passati dalla fantascienza ai trial clinici autorizzati. Organi di maiale geneticamente modificati sono stati trapiantati in pazienti viventi, con risultati incoraggianti ma discontinui. Rene, cuore, fegato e polmone mostrano potenzialità diverse, mentre restano aperti nodi immunologici, zoonotici ed etici | | | |
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L’intelligenza artificiale sanitaria è sempre più diffusa, ma la crescita degli strumenti non dimostra da sola la loro efficacia clinica. Il nodo riguarda validazione esterna, uso reale, equità, modelli generativi e qualità delle prove necessarie per integrare l’AI nei percorsi di cura | | | |
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L’ASL Salerno avvia gli Ambulatori Virtuali di Comunità, un modello di sanità territoriale che integra telemedicina, presidi fisici e supporto umano. Il progetto punta a ridurre le disuguaglianze di accesso alle cure, soprattutto nelle aree interne e periferiche | | | |
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La ricerca clinica sanitaria richiede valutazioni d’impatto, garanzie privacy e controlli sempre più complessi, ma nelle aziende sanitarie il DPO opera spesso con risorse insufficienti. Il risultato è un sistema formalmente rigoroso, ma fragile nella capacità di proteggere davvero i dati dei pazienti | | | |
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La sanità dispone di una quantità crescente di dati, ma fatica a renderli davvero utilizzabili nei processi clinici. La Process Intelligence, integrata con AI multimodale, Process Mining e spiegabilità, può trasformare informazioni frammentate in decisioni più contestualizzate, tempestive e affidabili | | | |
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La realtà estesa in sanità non è più soltanto sperimentazione: in Europa entra nei protocolli clinici, nella formazione chirurgica e nella terapia immersiva. Il mercato cresce, ma in Italia manca ancora una strategia pubblica capace di trasformare ricerca e competenze in filiera scalabile | | | |
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gemelli digitali cognitivi
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I digital twin non riguardano più solo macchine, edifici e impianti industriali. Dalla ricerca biomedica di Harvard agli studi sul cervello di Stanford fino alle applicazioni aziendali, la replica computazionale della persona apre interrogativi profondi su consenso, identità, responsabilità e controllo | | | |
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L’uso dell’intelligenza artificiale in sanità impone una rilettura di consenso informato, responsabilità professionale, governance dei dati e obblighi organizzativi. Dai pareri del Comitato Nazionale per la Bioetica all’AI Act e allo European Health Data Space, emerge un nuovo modello di accountability clinica | | | |
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La vertical intelligence propone un uso dell’intelligenza artificiale costruito sui domini clinici, dai percorsi cardiovascolari all’oncologia. Sistemi specializzati, dati validati, governance e tracciabilità possono rendere le decisioni sanitarie più coerenti, misurabili, eque e sostenibili | | | |
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La crescita degli esami di imaging aumenta pressione su radiologi, liste d’attesa e percorsi di follow-up. Sensori ottici, LiDAR, modelli tridimensionali e intelligenza artificiale aprono una fase nuova, in cui la diagnostica computazionale affianca la radiologia tradizionale e sostiene monitoraggio, prevenzione e medicina personalizzata | | | |
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