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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-03232021-170417


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LORENZINI, CLAUDIA
URN
etd-03232021-170417
Titolo
Digitalizzazione del processo di gestione dei farmaci sperimentali: il caso della U.O. Farmaceutica di AUOP
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof.ssa Pellegrini, Luisa
relatore Prof. Aloini, Davide
relatore Ing. Stefanini, Alessandro
Parole chiave
  • Drug Management
  • BPR. Digitization
  • Farmaci sperimentali
  • Gestione del farmaco
  • Digitalizzazione
  • BPR
  • Investigational Drugs
Data inizio appello
28/04/2021
Consultabilità
Tesi non consultabile
Riassunto
Questa tesi ha come oggetto il lavoro svolto durante il periodo di tirocinio, tenutosi tra ottobre 2020 e marzo 2021, presso l'U.O. Farmaceutica dell'Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (AOUP), appartenente all'Area USL Toscana Nord-Ovest, sotto la guida della dottoressa Ielizza Desideri, e della dottoressa Elisabetta Isidori. Più nello specifico, la tesi si inserisce all’interno del progetto Value Data che nasce dall'iniziativa della U.O. Farmaceutica AOUP con l'obiettivo di conoscere il reale valore delle risorse messe in campo per la cura del paziente, attraverso l'integrazione dei numerosi dati disponibili, trasformandoli in informazioni utili e significative. Questo progetto è realizzato in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria dell'Energia, dei Sistemi, del Territorio e delle Costruzioni dell'Università di Pisa, con il contributo dell'Agenzia Regionale di Supporto Tecnico Amministrativo (ESTAR) e la sponsorizzazione di alcune aziende farmaceutiche. Il progetto Value Data è composto da due iniziative progettuali che intervengono in aree specifiche della politica del farmaco: Value Data MEAs e Value Data Studies.
Il progetto Value Data Studies, in particolare, è finanziato dalle aziende farmaceutiche Roche e Bristol-Myers-Squibb e mira a ottimizzare gli strumenti di gestione del flusso documentale e fisico dei farmaci sperimentali.
In questo contesto, l'obiettivo principale del lavoro di tesi è stato quello di digitalizzare il processo di gestione dei farmaci sperimentali. A tal fine sono stati analizzati i processi esistenti, ne sono state identificate le criticità , sono state individuate le metodologie con cui migliorarli e gli strumenti necessari alla digitalizzazione . Ciò ha reso possibile l'analisi dei dati relativi agli studi clinici al fine di tracciare i costi evitati dalla partecipazione ad uno studio sperimentale.


This thesis has been developed during the internship period carried out between October 2020 and March 2021 at the U.O. Farmaceutica of the Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (AOUP), belonging to the Area USL Toscana Nord-Ovest, under the supervision of Dr. Ielizza Desideri, and Dr. Elisabetta Isidori. The Value Data project, at the base of the thesis, was born from the initiative of the U.O. Farmaceutica AOUP and has the objective of knowing the real value of the resources put in place for the care of the patient, through the integration of the numerous data available, transforming them into useful and significant information. This project is carried out in collaboration with the Department of Energy, Systems, Terriory and Construction Engineering of the University of Pisa, with the contribution of the Ente di Supporto Tecnico Amministrativo Regionale (ESTAR) and the sponsorship of some pharmaceutical companies. The Value Data project is composed of two project initiatives that intervene in specific areas of drug policy: Value Data MEAs and Value Data Studies.
The Value Data Studies project, in particular, is funded by the pharmaceutical companies Roche and Bristol-Myers-Squibb and aims to optimize the tools for managing the documental and physical flow of experimental drugs. In this context, the main objective of the thesis work was to digitize the management process of experimental drugs. To this end, the existing processes have been analyzed, their criticalities have been identified, the methodologies with which to improve them and the tools necessary for digitization have been identified. This has made possible the analysis of data relating to clinical trials in order to track the costs avoided by participation in an experimental study.

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