di Carducci Mauro, Trotti Claudio, Ruffino Emanuele Davide
In sanità, il prepotente sviluppo delle tecnologie e l’evoluzione dettata dall’impiego di strumenti di BI e dell’intelligenza artificiale (IA), permettono di adottare soluzioni sempre più efficaci, ma che comportano capacità di governance complesse. La BI è una tecnologia che si concentra sull’analisi dei dati aziendali esistenti per ottenere informazioni utili per la pianificazione strategica e la valutazione delle performance; essa permette di trasformare i dati in conoscenza immediatamente fruibile per orientare i processi decisionali e fornire indicazioni preziose per indirizzare le strategie aziendali.
Un esempio concreto di applicazione di BI è già presente in Piemonte, presso il Centro Ortopedico di Quadrante (COQ- Gruppo RamsaySanté) che ha sviluppato un processo di acquisizioni di dati e informazioni per razionalizzare il flusso dei pazienti sottoposti a interventi chirurgici in elezione, già partendo dalla fase di pianificazione; ottimizzare i tempi di intervento è un obiettivo imprescindibile nei processi sanitari in quanto il tempo rappresenta una variabile determinante per cui oltre alla capacità professionale di eseguire i singoli interventi occorre che questi siano sincronizzati nelle forme più razionali possibili. Questo aspetto risulta determinante in sala operatoria dove l’efficienza operativa è essenziale per garantire il continuum ottimale del processo.
Prendendo a prestito il diagramma a spina di pesce, elaborato dal manager giapponese Kaoru Ishikawa, si può elaborare uno schema mentale per formalizzare i processi che si realizzano anche all’interno di un blocco operatorio, analizzando i passaggi che permettono la produzione e l’erogazione, in una prospettiva cronologica-funzionale. La logica sottende la possibilità di enumerare le fasi di un processo, raggruppando e sintetizzando tutte le fasi e i passaggi necessari per porlo in essere per poi tentare di razionalizzarli, con adeguati supporti informatici e gestionali.
In un blocco operatorio diversi sono i passaggi da compiere e dal loro sincronismo dipendono le possibilità di successo degli interventi: individuati gli “step”, si può evidenziare il concretizzarsi di bottlenek, o la frequenza di fasi di maggiore o minore inattività rilevando i tempi non congrui. Oltre a far emergere possibili malfunzionamenti di carattere gestionale, il sequenziare i passaggi con rilevazioni continue, se adeguatamente indirizzato, funge da facilitatore nel rappresentare i passaggi mettendo in evidenza le problematiche che possono poi essere affrontate e risolte con adeguati supporti informatici che non si limitino ad immagazzinare dati, ma da questi sono in grado di imparare per automigliorarsi (integrazione tra BI e AI in una logica di machine learning).
Evidenziare i singoli step del processo e i collegamenti che si vengono a creare tra uno step e l’altro è l’oggetto del sistema messo a punto dal COQ, dove su uno schermo (presente sia in Unità Operativa che in Blocco Operatorio) si possono seguire i movimenti dei pazienti monitorati grazie ad un braccialetto elettronico che segnala la posizione fisica/organizzativa in cui si trova (a vederla sembra una specie di stazione di monitoraggio di una grande stazione ferroviaria, dove si coordina la movimentazione dei treni). Per ogni specifico momento organizzativo si acquisiscono tutte le informazioni necessarie per determinare il tempo necessario alla sua esecuzione e i tempi di attesa per quella successiva definendo un cruscotto di indicatori: dalla percentuale del tempo chirurgico/tempo totale di presenza del paziente in sala, al tempo reale impiegato dal singolo chirurgo per singolo intervento, al ritardo di inizio degli interventi nonché al tempo di turn-over degli stessi, ecc.
Ogni nuovo intervento effettuato fornisce nuove informazioni immediatamente rielaborate e aggiunte a quelle già disponibili e, di conseguenza, aumenta la capacità di programmazione di sale operatorie sempre più efficienti, da parte dell’area operation.
Il modello predisposto non sostituisce assolutamente il valore dell’uomo nell’effettuare gli interventi chirurgici, ma fornisce, in real time, una serie di informazioni che permettono al decisore di operare con maggiore disponibilità di informazioni.
Il tentativo di gestire e valutare un insieme di relazioni e quali indicatori possono verificare l’effettiva capacità d’interpretare un processo, induce ad assumere decisioni che nascono da precise valutazioni a fronte di opportune indicazioni ricavabili solo con la predisposizione di apposite banche dati e di un nuovo modo d’interpretare le specifiche organizzazioni sanitarie. I processi per acquisire maggiori conoscenze, supportati dall’intelligenza artificiale, diventano essi stessi start up che possono generare comportamenti densi di conseguenze sia di carattere economico-finanziario che organizzative-funzionali a beneficio dei pazienti. L’esigenza pratica di gestire le sale operatorie, ma il discorso si può estendere ad altri momenti della vita ospedaliera, rappresenta la possibilità di modificare la vision organizzativa, utilizzando le conoscenze già disponibili adeguandole al singolo contesto in cui si opera, ridefinendo le modalità di erogare prestazioni in un’ottica di efficacia ed efficienza.
