Formazione sul fascicolo sanitario elettronico 2.0
Corso FAD ECM su FSE 2.0 per tutte le professioni sanitarie: trattamento e governance dei dati sanitari, normativa GDPR, standardizzazione, interoperabilità e utilizzo clinico del dato.
Fonte dati per questo evento: Agenas. Evento organizzato da provider terzo. Smart ECM riporta dati pubblici dell'evento a scopo informativo e non è responsabile né del corso né dei contenuti, né ha accordi commerciali o di collaborazione con il provider.
Programma
MODULO 1: Le tipologie di dati sanitari: strutturati, semi-strutturati e non strutturati
- Introduzione
- Obiettivi del modulo
- Il contesto: l'evoluzione digitale dei sistemi sanitari
- La classificazione dei dati sanitari
- "Dati Strutturati": definizione
- "Dati Strutturati": esempi clinici
- "Dati Strutturati": vantaggi e criticità
- Considerazioni
- "Dati Semi-Strutturati": definizione
- "Dati Semi-Strutturati": vantaggi e criticità
- Considerazioni
- "Dati Non Strutturati": definizione
- "Dati Non Strutturati": vantaggi e criticità
- "Dati Non Strutturati": esempio clinico
- "Dati Non Strutturati": l'analisi con l'IA
- "Dati Non Strutturati": esempi applicativi internazionali
- Impatto organizzativo ed etico
- Considerazioni
- Sintesi comparativa
- La catena del valore del dato
- Considerazioni finali
MODULO 2: Raccolta e gestione dei dati sanitari: i sistemi di repository
- Introduzione
- Il valore del dato sanitario
- Cos'è un «repository sanitario»
- Il repository come strumento di governance
- Le funzioni principali del «repository sanitario»
- Il collegamento al «Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE)»
- Esempi di «repository» in Italia
- Esempi di «repository» in Italia: il SISS in Lombardia
- Esempi di «repository» in Italia: il SISPC in Toscana
- Vantaggi strategici del dato sanitario
- Raccolta dei dati: un passaggio critico
- Misure di sicurezza e protezione nella costruzione di un repository
- Conformità e basi giuridiche di riferimento
- Focus sulle criticità nella costituzione di un repository
- Focus sulla criticità: qualità del dato in ingresso
- Focus sulla criticità: disomogeneità regionale
- Focus sulla criticità: costi di manutenzione
- Focus sulla criticità: formazione del personale
- Il ruolo del professionista sanitario nella gestione del repository
- Il ruolo del professionista sanitario: ruoli e responsabilità
- Considerazioni finali
MODULO 3: Data Governance in sanità: compliance normativa e gestione del rischio
- Introduzione
- Perché la data governance è importante in sanità?
- Il quadro normativo di riferimento
- I dati sanitari come «categoria particolare»
- I principi fondamentali del GDPR
- Differenza tra «data governance» e «data management»
- Il ciclo di vita del dato sanitario
- Ruoli e responsabilità
- Coordinamento e catena di responsabilità
- Sicurezza tecnica e organizzativa
- Violazione tipica: invio di referto non cifrato
- Gestione delle credenziali e degli accessi
- La gestione del rischio informativo
- La valutazione d'impatto sulla protezione dei dati (DPIA)
- Esempio pratico di DPIA: il caso della telemedicina
- Accountability: la responsabilizzazione operativa
- Data governance e qualità clinica
- Come avviene l'integrazione
- Criticità organizzative
- Cybersecurity nel settore sanitario
- Gestione della continuità operativa
- Policy di data retention
- Audit e controllo interno
- Formazione e cultura della sicurezza
- Standard e certificazione
- Indicatori della data governance
- Considerazioni finali
MODULO 4: Standardizzazione dei dati e Fascicolo Sanitario Elettronico 2.0
- Introduzione
- Cosa si intende per standardizzazione dei dati?
- Perché serve la standardizzazione?
- Il problema della frammentazione
- Dal dato isolato al dato integrato
- L'esperienza internazionale
- L'Estonia: il modello pionieristico
- La Danimarca: interoperabilità e fiducia
- Finlandia: l'esperienza di Kanta
- Canada: la sfida del coordinamento federale
- Le lezioni apprese
- Il contesto italiano: perché nasce il fascicolo sanitario elettronico 2.0
- I componenti del FSE 2.0
- La standardizzazione come leva per la ricerca
- I benefici per i cittadini
- I benefici per i professionisti sanitari
- L'impatto economico del FSE 2.0
- Dettaglio sull'impatto economico del FSE 2.0
- Le criticità attuali
- La piattaforma digitale nazionale dati (PDND)
- Il funzionamento della piattaforma digitale nazionale dati (PDND)
- I vantaggi della piattaforma digitale nazionale dati (PDND)
- Le prospettive europee
- Gli obiettivi principali dell'EHDS
- Il ruolo dell'Italia nel nuovo ecosistema digitale europeo
- Sfide e criticità del nuovo percorso europeo
- Considerazioni finali
MODULO 5: Esempi pratici di standardizzazione e interoperabilità
- Introduzione
- Obiettivi formativi
- Il valore della standardizzazione
- L'interoperabilità in Italia
- Emilia-Romagna: il progetto SOLE
- Il progetto SOLE: funzionalità principali
- Il progetto SOLE: vantaggi
- Il progetto SOLE: i risultati
- Il progetto SOLE: aree di miglioramento
- Lombardia: il sistema SISS
- Il sistema SISS: funzioni principali
- Il sistema SISS: come funziona
- Il sistema SISS: i punti di forza
- Il sistema SISS: aree di miglioramento
- La Toscana: la piattaforma SISPC
- La piattaforma SISPC: funzioni principali
- La piattaforma SISPC: servizi per utenti
- La piattaforma SISPC: accesso
- La piattaforma SISPC: i benefici
- La piattaforma SISPC: le aree di miglioramento
- Analisi comparata dei modelli regionali
- Le lezioni apprese
- Il valore aggiunto della standardizzazione
- Le esperienze europee
- Il progetto X-eHealth
- Il progetto MyHealth@EU
- I vantaggi dell'interoperabilità europea
- Considerazioni finali
MODULO 6: L'utilizzo del dato nella pratica clinica
- Introduzione
- Il valore del dato nella medicina contemporanea
- Dal dato grezzo alla conoscenza clinica
- I sistemi di supporto alle decisioni cliniche
- I sistemi di supporto alle decisioni cliniche: come funzionano
- L'intelligenza artificiale come alleato
- Esempi di applicazione dell'intelligenza artificiale in sanità
- Dalla medicina reattiva alla medicina predittiva
- Medicina integrata e dati personalizzati
- Esempi pratici di utilizzo del dato clinico
- Il dato come garanzia di sicurezza clinica
- Il rischio di una eccessiva automazione
- Bias e limiti degli algoritmi
- Le responsabilità medico-legali
- Dati aggregati e governance clinica
- Le criticità ancora aperte
- Soluzioni per superare le criticità
- Considerazioni finali
Responsabili del corso
ASSOCIAZIONE IPERTESTO
Provider
ID Provider: N° 3732
Città: Napoli (NA)
Tipologia: Società, Agenzie Ed Enti Privati
Stato accreditamento: Standard
Piero Facchin
Responsabile scientifico
Specializzazione: Healthcare & Life Sciences Consultan
Relatori e docenti
Alessandro Campana
Docente
Specializzazione: Economia e Management sanitario; Healthcare & Life Sciences
Struttura: PTS Group
Ruolo: Senior Partner, responsabile attività di consulenza nel settore sanitario
Profilo: Laureato in Economia LUISS Roma, ITP London Business School. Ha ricoperto ruoli di Managing Director in Accenture (Health Consulting Europa), Managing Principal EMEA in IBM Health Consulting Group, Partner KPMG settore pubblico e sanitario Italia. Fondatore di CRS Advisory ed Eurogroup Consulting Italy. Già AD di Lay Line Genomics (spin-off SISSA). Consigliere di Amministrazione in Toscana Life Sciences. Professore di Economia e Management presso l'Università Cattolica di Roma.
Domande frequenti
L'evento è accreditato per: Tutte Le Professioni (Tutte Le Professioni).
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