Digital Health o Healthcare

La digital health, o sanità digitale, è una disciplina che utilizza le tecnologie digitali per migliorare la salute e la cura dei pazienti.

La digital health o salute digitale sta rivoluzionando il modo in cui ci prendiamo cura della

nostra salute. Grazie all’utilizzo di tecnologie come smartwatch, fitness tracker e app di telemedicina, siamo in grado di monitorare costantemente le nostre attività fisiche e le funzioni vitali, ottenere consigli sulla salute e gestire le nostre condizioni mediche in modo più efficiente.

Negli ultimi anni, l’adozione della tecnologia nell’ambito della salute è aumentata in modo esponenziale, con l’utilizzo di dispositivi come smartwatch e fitness tracker che monitorano costantemente le attività fisiche e le funzioni vitali, come il battito cardiaco e il sonno.

Inoltre, sono sempre più diffuse le app di telemedicina, che permettono ai pazienti di effettuare visite virtuali con i medici e di ricevere consigli sulla salute e sulla gestione delle condizioni mediche.

La digital health non si limita però solo ai dispositivi indossabili e alle app. Anche le cartelle cliniche elettroniche, che consentono ai medici di accedere a tutte le informazioni sulla salute di un paziente in un unico luogo, fanno parte della digital health.

Questi strumenti offrono molti vantaggi, come una maggiore efficienza nella gestione dei pazienti e una maggiore accuratezza nella diagnosi e nella somministrazione dei trattamenti. Inoltre, permettono ai pazienti di essere maggiormente coinvolti nel loro processo di cura, dando loro un maggiore controllo sulla propria salute.

Tuttavia, la digital health presenta anche alcune sfide, come la sicurezza dei dati e la possibilità che i dispositivi siano utilizzati per finalità commerciali. È importante che i governi e le aziende lavorino insieme per garantire che i benefici della tecnologia siano accessibili a tutti, mentre si proteggono i diritti dei pazienti e si salvaguarda la loro privacy.

In conclusione, la digital health sta trasformando il modo in cui ci prendiamo cura della nostra salute e della salute degli altri, offrendo nuove opportunità per prevenire e gestire le malattie. È importante continuare a investire in questa disciplina per garantire che i suoi benefici siano accessibili a tutti e che i rischi siano gestiti in modo responsabile.

Le cartelle cliniche digitali

Le cartelle cliniche e sanitarie elettroniche (EMR e EHR) contengono una gamma di informazioni sulla salute di un individuo dati in forma digitale. Un EMR viene creato in un servizio o in un’organizzazione che fornisce assistenza sanitaria, ad es. un
ospedale, mentre l’EHR si sposta da una registrazione digitale incentrata sull’istituzione a una registrazione digitale incentrata sulla persona che idealmente contiene l’intera storia delle interazioni di un individuo con il sistema sanitario indipendentemente dalle impostazioni, servizio o organizzazione.

Differenza tra EMR e EHR più nel dettaglio

EMR e EHR sono entrambi termini che vengono utilizzati nel contesto della digital health e della gestione dei dati sanitari elettronici. Tuttavia, ci sono alcune differenze chiave tra questi due concetti.

EMR, o Electronic Medical Record, è un sistema informatico utilizzato per archiviare e gestire le informazioni mediche di un singolo paziente all’interno di una specifica struttura sanitaria, come un ospedale o un ambulatorio medico. Un EMR include informazioni come la storia medica del paziente, gli esami diagnostici e i trattamenti effettuati, le prescrizioni mediche e altre informazioni cliniche.

EHR, o Electronic Health Record, è invece un sistema informatico che raccoglie e gestisce le informazioni mediche di un paziente a livello più ampio, spesso su base regionale o nazionale. Un EHR include le stesse informazioni presenti in un EMR, ma può anche includere dati provenienti da diversi provider di assistenza sanitaria e da altre fonti, come i dispositivi di monitoraggio della salute indossabili.

In sintesi, EMR è utilizzato per gestire le informazioni mediche di un paziente all’interno di una specifica struttura sanitaria, mentre EHR è utilizzato per gestire le informazioni mediche di un paziente a livello più ampio, comprendendo anche dati provenienti da diverse fonti.

Le cartelle cliniche elettroniche spesso includono sistemi che consentono la prescrizione elettronica tra i prescrittori e farmacie dispensatrici ed e Appointment per la prenotazione di consulenze online.
La telemedicina prevede una combinazione di soluzioni digitali che consentono di fornire servizi clinici e monitoraggio della cura e del trattamento a distanza e – se del caso – in modo asincrono, cioè con gli operatori sanitari coinvolti e il paziente a collegarsi in momenti diversi nel tempo, che crea ulteriore flessibilità. Telemedicina spesso include l’uso di dispositivi sanitari mobili e app per la salute digitale (mHealth).
mHealth, abbreviazione di “salute mobile”, da uno mano, si riferisce all’uso di generalmente disponibili dispositivi mobili (di comunicazione) come smartphone o tablet e dispositivi indossabili dispositivi come orologi intelligenti, su cui digitale le app e i sensori per la salute funzionano. Dall’altra invece, include anche i dispositivi mobili prodotti specificamente per l’uso da parte degli operatori sanitari per l’erogazione dei servizi e la raccolta dei dati, ad es come sistemi di monitoraggio portatili.

Tecnologie per la vita assistita – combinazioni di app per la salute digitale e altri software,
sensori e talvolta robot che aiutano, ad esempio, la mobilità e l’indipendenza degli anziani, delle persone che vivono con disabilità o pazienti in terapie domiciliari. L’obiettivo principale è quello di consentire ai pazienti di essere dentro le proprie case e vivere in modo indipendente più a lungo o per tornare a casa più velocemente dopo un ospedale
trattamento.

Automazione basata sui dati, previsione e supporto decisionale: analisi che utilizzano dati e tecnologie come l’Intelligenza Artificiale (IA). L’intelligenza artificiale è un sistema basato su macchina che può, per un dato di fatto serie di obiettivi definiti dall’operatore, fare previsioni e raccomandazioni. I sistemi di intelligenza artificiale sono progettati
operare con diversi livelli di autonomia. L’apprendimento automatico (ML) consente ai sistemi digitali di raggiungere obiettivi senza ricevere istruzioni esplicite su come, ma analizzando i modelli nei dati di addestramento, che deve essere adeguatamente preparato, inclusa o esclusa l’etichettatura. Il deep learning è il sottocampo in
cui il sistema digitale raggiunge tale obiettivo determinandone gerarchicamente i tratti distintivi i set di dati.