Blog masonry 3 columns

(da M.D.Digital)  Il 2028 rappresenterà il momento di massima pressione per i medici italiani: ogni professionista si troverà a gestire mediamente 217 pazienti, il valore più alto del periodo 2019-2040. L'analisi elaborata da Gapmed, provider internazionale di soluzioni tecnologiche per l’healthcare, smentisce l'ipotesi di un imminente esubero di camici bianchi.  Al contrario, il sistema dovrà affrontare una crescita costante dei medici attivi (previsto un +50,5% entro il 2040 rispetto al 2025) che però rischia di non bastare a coprire la domanda di salute. Senza una programmazione mirata, le carenze si ripresenteranno nelle discipline oggi già in sofferenza e nelle aree geografiche più fragili. Il volto della medicina italiana sta cambiando rapidamente. Se oggi la metà dei medici ha più di 46 anni, nel 2036 si assisterà a un ribaltamento demografico: il 50% dei camici bianchi avrà un'età compresa tra i 25 e i 35 anni.  Questo "ringiovanimento" della categoria è un segnale positivo, ma espone il sistema a nuovi rischi organizzativi: la presenza di molti neo-specialisti con pochi colleghi senior a guidarli potrebbe lasciare scoperte le discipline più gravose o i ruoli di coordinamento clinico più complessi. I dati dell'osservatorio Gapmed ridimensionano sensibilmente il fenomeno della fuga dei medici. Nel 2022, i professionisti che hanno scelto di lavorare all'estero sono stati 561, ovvero appena lo 0,14% del totale. Il vero problema non è l'uscita dei medici italiani, quanto la scarsa capacità del nostro Paese di attrarre colleghi stranieri, che preferiscono mercati con remunerazioni e carichi di lavoro più vantaggiosi come quelli anglosassoni. Il carico di lavoro non dipende solo dal numero di pazienti, ma dalla loro complessità. Tra il 2025 e il 2040, le cosiddette "unità pesate" degli over 50 (un indicatore che misura l'impatto assistenziale della popolazione anziana) cresceranno da 83,8 a 94,9 milioni.  Questo si traduce inevitabilmente in: -  Un aumento dei pazienti cronici e pluripatologici. -  Una maggiore pressione burocratica e clinica sul Ssn. -  La necessità di tempi di visita più lunghi. Per Giacomo Baldi, anestesista e fondatore di Gapmed, la sfida non si vince solo con i numeri, ma con l'efficienza. "Nei prossimi 15 anni l’impatto della tecnologia sarà decisivo. Se l’innovazione triplicasse la capacità operativa di un medico grazie ad automazione e supporto decisionale, 500 mila medici potrebbero equivalere a oltre 1,5 milioni di professionisti", spiega Baldi.  Piattaforme come Curami, nate per integrare workflow intelligenti nella gestione dei professionisti sanitari, indicano la strada: ridurre le inefficienze e alleggerire il carico burocratico per restituire tempo alla clinica.   L’analisi evidenzia come non sia sufficiente aumentare i posti nelle università. Serve una visione che integri nuovi professionisti e nuove tecnologie. Senza interventi strutturali sulla digitalizzazione e sulla distribuzione dei medici per specialità, il 2040 vedrà un esercito di medici ancora schiacciato da un'architettura sanitaria non più adeguata ai tempi.

(da M.D.Digital)  In Italia, la scelta di non utilizzare i farmaci equivalenti ha un impatto diretto e pesante sulle tasche delle famiglie. Secondo i dati del Rapporto Osmed 2024, i cittadini sborsano complessivamente cifre enormi solo per coprire la differenza tra il prezzo del medicinale di marca e quello rimborsato dal Ssn (Servizio sanitario nazionale). La diffusione di questi medicinali procede a rilento: con il 56% sul consumo territoriale, il nostro Paese si colloca agli ultimi posti nel panorama europeo. A preoccupare è anche il divario geografico: la spesa pro capite per la "differenza prezzo" tocca i 22,4 euro al Sud (con picchi in Calabria, Sicilia e Campania), contro i 14,2 euro del Nord. Al via la sesta edizione di "Ioequivalgo". Per contrastare questo trend, Cittadinanzattiva ha presentato la sesta edizione della campagna nazionale "Ioequivalgo". L'iniziativa, realizzata con il sostegno di Egualia, punta a sensibilizzare i cittadini e a fornire strumenti pratici come il portale dedicato e un'app per consultare informazioni certificate. La novità di quest'anno è il focus sulla formazione dei professionisti. "Vogliamo arricchire l'iniziativa con una formazione specifica dedicata ai farmacisti sulle competenze comunicative", spiega Valeria Fava, responsabile di Cittadinanzattiva. "Affinarne le capacità relazionali è essenziale per superare i pregiudizi e garantire ai pazienti una scelta informata". L'alleanza tra Medico di famiglia e Farmacista.  La riuscita della campagna passa attraverso una sinergia tra i diversi attori della filiera sanitaria. Per Marco Cossolo, Presidente di Federfarma, la dispensazione dell'equivalente non è una semplice sostituzione, ma "un atto professionale che si basa sul rapporto di fiducia e sul dialogo tra farmacista, paziente e, a monte, Mmg (medico di medicina generale)". Sulla stessa linea il Presidente della Fofi, Andrea Mandelli, che sottolinea come i farmacisti, grazie alla presenza capillare sul territorio, siano centrali "nell'informare e rassicurare sull'efficacia e sulla sicurezza dei medicinali equivalenti, contribuendo a superare falsi miti ancora diffusi". La campagna mira a rendere le cure più eque, proteggendo soprattutto le fasce di popolazione a basso reddito, per le quali la compartecipazione al costo dei farmaci rappresenta un onere significativo. Attraverso video, locandine con Qr code nelle farmacie e villaggi itineranti nelle piazze, "Ioequivalgo" punta a trasformare il risparmio economico in una risorsa per la salute collettiva e la sostenibilità del sistema.

(da Univadis)   Utilizzando tecniche basate su reti neurali artificiali un gruppo di ricercatori dell’Università di Pechino ha sviluppato un modello in grado di prevedere con elevata accuratezza se un bambino in età scolare diventerà miope e se svilupperà una miopia di grado elevato. La previsione si basa sulla fotografia del fondo oculare e sui dati di rifrazione, elementi di facile acquisizione, per cui quello sviluppato con il deep learning (una branca dell’intelligenza artificiale [AI]) e descritto nell’articolo pubblicato sulla rivista 'Jama Network Open' ha le potenzialità per diventare uno strumento di screening su larga scala anche in contesti con risorse limitate. Un’ottima performance Lo studio ACES (Anyang Childhood Eye Study) ha arruolato 3.048 bambini di 6-9 anni frequentanti 11 scuole primarie della città di Anyang, nella Cina nord-orientale. I bambini stono stati sottoposti a visita oculistica completa per 6 anni consecutivi. Le oltre 16.000 immagini del fundus acquisite e i dati di rifrazione alla baseline sono stati utilizzati per addestrare l’AI: combinando una rete neurale convoluzionale (CNN) e una ricorrente (RNN) è stato sviluppato un modello per predire il rischio futuro di miopia elevata ( superiore a - 6 diottrie) e per prevedere la progressione miopica in modo quantitativo.   L’area sotto la curva (area under the curve, AUC) – indicatore della performance del modello predittivo, che risulta tanto più accurato quanto più si avvicina a 1 – era 0,941 (95% CI 0,936-0,946) per la capacità di predire il rischio di miopia e 0,985 (0,982-0,988) per la capacità di predire il rischio di miopia elevata. L’errore medio assoluto della previsione della rifrazione era basso (0,322 diottrie per anno). Per valutare la generalizzabilità tra popolazioni è stata condotta una validazione esterna utilizzando due coorti indipendenti, una di bambini cinesi di etnia Han (n=130) e una di bambini tibetani (n=1.039): il modello ha mostrato un’ottima performance anche in queste coorti. La fiducia è un fattore cruciale “Perché un medico agisca in base a una previsione dell’AI, per esempio per iniziare una terapia con atropina per un bambino, non è necessario solo un punteggio AUC elevato, ma anche una profonda fiducia. L'approccio di deep learning di Kang et al. offre un modello esemplare per costruire questa fiducia”, afferma Daniel Duck-Jin Hwang, del dipartimento di oftalmologia della Catholic Kwandong University (Korea), in un articolo che accompagna lo studio.   Gli autori del trial ACES hanno utilizzato tecniche di explainable AI (XAI) che facilitano l’interpretazione delle decisioni prese dalle reti neurali: vengono infatti generate delle heatmap (mappe di calore) che evidenziano le regioni di un'immagine che contribuiscono maggiormente alla classificazione finale da parte del modello. “Ancora più importante, gli autori hanno incluso un'analisi trasparente dei casi di fallimento. Questa analisi identifica le modalità di fallimento del modello, come l'errata attribuzione del pattern vascolare periferico e i limiti della soglia di rilevamento. Paradossalmente, è proprio questa trasparenza, questa onesta spiegazione di quando e perché il modello è sbagliato, che crea la fiducia clinica necessaria per l'adozione”. Uno strumento necessario La prevalenza della miopia è in forte crescita: secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità entro il 2050 oltre metà della popolazione mondiale sarà miope. Circa 2 milioni di bambini italiani tra i 6 e i 16 anni sono miopi, l’80% dei quali in progressione miopica. Oggi esistono delle strategie per contrastare la progressione della malattia per cui sarebbe utile sapere in anticipo come evolverà la malattia, in particolare quanto è grande il rischio che un bambino sviluppi una miopia elevata, condizione che si associa a patologie come il distacco di retina e la maculopatia che possono portare alla perdita della vista.   Attualmente non disponiamo di strumenti con cui identificare i bambini ad alto rischio che trarrebbero beneficio da un intervento tempestivo, il modello proposto segna “una pietra miliare”, dice Hwang, sulla strada verso questo traguardo. (https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2844223