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Notizie dalla Liguria

Accordo tra Fasi, Aiop, Federanisap, Aris e Agespi per l’ottimizzazione delle prestazioni sanitarie integrative

Milano, 7 febbraio 2019

Il 7 febbraio, nell’ambito di Connext-Confindustria, il primo evento di partenariato industriale, in programma a Milano, è stato presentato l’accordo sottoscritto tra Fasi, il Fondo assistenza sanitaria integrativa dei dirigenti italiani e le Associazioni di categoria Aiop (Associazione Italiana Ospedalità Privata), Federanisap (Federazione Nazionale delle Associazioni Regionali o Interregionali delle Istituzioni Sanitaria Ambulatoriale Private), Aris (Associazione religiosa Istituti Socio Sanitari) e AGeSPI (Associazione gestori servizi socio sanitari e cure post intensive).

Necessaria una maggiore erogazione di prestazioni a livello regionale e risorse per il rinnovo dei contratti

Comunicato stampa del 23 gennaio 2019 a seguito della dichiarazioni del Ministro Grillo sul tavolo di lavoro per il Patto per la Salute

“Auspico che il nuovo Patto per la Salute tenga nella dovuta considerazione, tra i tanti temi, due che, a nostro avviso, sono prioritari: la possibilità per le Regioni, nel rispetto delle risorse assegnate alle stesse, di erogare maggiori prestazioni sanitarie e servizi aggiuntivi per ovviare alla criticità delle liste d’attesa e che queste possano essere garantite dalle nostre strutture, in tempi rapidi, con costi certi e qualità verificabile; la possibilità, sempre per le Regioni, di utilizzare le proprie risorse per il doveroso rinnovo del contratto dei lavoratori che operano nella componente privata del Servizio sanitario".
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Notizie Aiop Nazionale

Big data in sanità
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Big data in sanità

L'ebook dello Studio Stefanelli di Bologna

Lo studio legale Stefanelli di Bologna ha messo a disposizione sul proprio sito, l'ebook "Il processo trasformativo del Big Data in sanità" di Elisa Rosso (allegato).
Il volume analizza l’importanza strategica dei Big Data nel trattamento dei dati sanitari che, se integrati in real time con quelli provenienti dallo storico di ospedali, cliniche private, case farmaceutiche e assicurazioni sanitarie, possono contribuire alla creazione – grazie al machine learning – dei modelli previsionali sull’incidenza futura di patologie e malattie e la cura, in tempo reale, delle stesse.
Le questioni più critiche in materia riguardano la disponibilità di infrastrutture per la condivisione degli stessi, l’interoperabilità dei dati ed i relativi piani di gestione, la tutela della privacy dei soggetti interessati, i livelli di accesso ed il riutilizzo di grandi quantità di dati di ricerca. Le recenti raccomandazioni dell’UE forniscono nuovi spunti e prospettive di apertura verso l’applicazione del concetto di “scienza aperta”.
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