Incertezza nei fabbisogni per le forniture farmaceutiche? Necessità di un supporto? Ci pensa l’algoritmo STEINBOCC della LIUC Business School
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STEINBOCC Project (STima dEI fabbisogNi di gara: variaBili di impattO e prediCtive data analytiCs) è lo strumento predittivo sviluppato dall’Healthcare Datascience LAB della LIUC Business School in collaborazione con Egualia con l’obiettivo di indagare le incongruenze nella determinazione dei fabbisogni per le forniture farmaceutiche pubbliche.
Focus di questo nuovo webinar è verificare ulteriormente l’affidabilità del modello proposto e sviluppato, aggiornando la previsione fatta con dati 2021, mediante l’estrazione relativa al 2023. Si dimostrerà come, con l’ampliamento delle informazioni a disposizione, l’affidabilità media del modello migliora, grazie all’addestramento continuo dello stesso, a evidenza delle buone performance dello strumento, che si basa su dati forniti da AIFA e IHS.
È sempre più necessario, infatti, disporre di previsioni affidabili sul consumo di farmaci, considerando l’impatto economico e le difficoltà di fornitura che derivano dalla definizione inaccurata dei fabbisogni.
Unendo le forze e coinvolgendo tutte le parti interessate, si può tracciare insieme una prospettiva futura più vantaggiosa, che faccia comprendere i possibili miglioramenti generali.
Durante il webinar, saranno illustrati i benefici concreti di un approccio predittivo a supporto della presa di decisioni valida per ciascuno stakeholder coinvolto. Sarà evidenziato inoltre come l’algoritmo possa contribuire a migliorare l’efficienza e l’efficacia del processo di approvvigionamento farmaceutico, offrendo vantaggi tangibili per l’intero sistema sanitario, le aziende produttrici, i cittadini e i pazienti, nonché per gli enti appaltanti e le Aziende Sanitarie. Inoltre, saranno approfonditi gli aspetti pratici dell’utilizzo del modello, mostrando come ogni stakeholder possa trarre vantaggio dalle previsioni accurate e affidabili sul consumo di farmaci.
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