La versione GPG 7.3 introduce nuovi strumenti per valutare l’appropriatezza della terapia con acido acetilsalicilico, esplorare più facilmente i moduli attraverso GPGBot e interpretare i risultati degli Osservatori con il supporto dell’intelligenza artificiale.
Le novità accompagnano il medico dalla lettura degli indicatori all’individuazione delle possibili aree di attenzione nella propria popolazione assistita.
ASA e rischio cardiovascolare
È stato aggiornato il modulo Modalità d’uso ASA e rischio CV nell’area Appropriatezza. È inoltre disponibile un nuovo Osservatorio sulle Terapie Farmacologiche dedicato all’acido acetilsalicilico (ASA).
Il modulo supporta il medico nell’identificazione dei pazienti in trattamento con ASA e nella valutazione delle prescrizioni rispetto alle principali indicazioni cliniche, distinguendo il contesto della prevenzione primaria da quello della prevenzione secondaria.
Gli indicatori aiutano a individuare possibili situazioni da approfondire, come un utilizzo non indicato o l’assenza di gastroprotezione nei pazienti per i quali potrebbe essere necessaria. L’Osservatorio consente di analizzare gli stessi ambiti a livello di GPG Network.
GPGBot si adatta al modulo attivo
GPGBot propone domande e suggerimenti pertinenti al modulo che il medico sta consultando. Il supporto si adatta quindi al contesto, che riguardi l’appropriatezza prescrittiva, il rischio clinico o la prevenzione.
Le domande contestuali aiutano a interpretare gli indicatori, esplorare i dati disponibili e individuare le funzionalità utili per l’analisi. In questo modo il medico può accedere più rapidamente alle informazioni rilevanti per il lavoro che sta svolgendo.
Sintesi interpretativa assistita da IA
Negli Osservatori e Benchmark è disponibile una nuova sintesi interpretativa dei risultati assistita dall’intelligenza artificiale. La funzione analizza gli indicatori visualizzati e ne restituisce una lettura strutturata.
La sintesi mette in evidenza gli elementi di maggiore interesse, tra cui possibili criticità, punti di forza e scostamenti. Aiuta così il medico a leggere più rapidamente i risultati e a individuare le aree sulle quali concentrare l’attenzione.
Esempio di sintesi interpretativa assistita da IA a supporto della lettura dei risultati degli Osservatori e Benchmark.
