AGENAS
Agenzia Nazionale per i Servizi Sanitari Regionali

Il machine learning (ML), attraverso sistemi di processi decisionali basati sui dati, contribuisce largamente al miglioramento dell’appropriatezza degli interventi, supportando il personale sanitario nelle decisioni relative a cura, assistenza, profilassi, ricoveri, ecc. Nel contributo viene portato come esempio, in questo senso, un’importante esperienza in Regione Marche, dove 15 cliniche diabetologiche e un centro di diabetologia pediatrica hanno adottato un software specifico che mette a servizio i suoi dati per analisi relative alla comparsa di complicanze a 5 anni, con una buona precisione. Si tratta di ecosistemi digitali capaci di apprendimento che permettono di identificare fattori di rischio, potenziare le capacità prognostiche, in direzione di una medicina di precisione e personalizzata. Gli autori concludono che il ML, come altri strumenti innovativi di sanità digitale, risulta essere un prezioso strumento che richiede però il potenziamento del ruolo del caregiver nella gestione della cura.