Categoria ‘Healthcare’

Cultura del dato in sanità

Martedì, 23 Novembre, 2021

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Governance dei dati amministrativi, clinici e sanitari.

Mercoledì, 17 Novembre, 2021

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Si stanno perdendo occasioni di #salute, ma anche di #controllodigestione ottimale. Perché con i #daticlinici si può capire anche l’efficacia della spesa: se riesco a collegare i dati di spesa e degli investimenti agli #outcomeclinici, riesco a capire se un certo investimento sta dando risultati. Oggi quasi nessuno analizza la spesa dell’attività clinica in relazione al risultato ottenuto, sono analisi che si fanno per studi ad hoc, ma non sono realizzati in modo sistematico. 

Il valore del Data Driven in Sanità

Lunedì, 15 Novembre, 2021

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di Martina Metta*

Sfruttare l’enorme quantità di dati che si hanno a disposizione non deve più essere considerato un processo virtuoso, bensì un processo indispensabile per creare valore di diverso tipo:

Valore strategico da parte del management, per governare il complesso sistema di offerta e per generare nuovi modelli di erogazione dei servizi e allocazione delle risorse, più adatti alle sfide che il paese ci sottopone.

Valore nella cura del paziente specifico, grazie alla medicina personalizzata. La possibilità di prevedere di anticipo gli eventuali effetti collaterali di un farmaco su un paziente, permettendo di rivedere la terapia e accelerando quindi i tempi di guarigione. A ciò si aggiungono i consistenti miglioramenti nel monitoraggio dei pazienti, specialmente quando si tratta di malattie croniche e di tutti quei casi che richiedono continuità assistenziale.

Valore anche predittivo, grazie alla comprensione dei fattori che incidono sullo sviluppo delle patologie e sulle diagnosi precoci, per lavorare in anticipo sulla prevenzione del singolo individuo, senza aspettare che il cittadino diventi paziente. Verso, dunque, una medicina di iniziativa in sostituzione della tradizionale medicina d’attesa. Una svolta necessaria per adeguare la nostra sanità all’evoluzione della popolazione, considerando l’aumento della popolazione anziana e dei cronici e di come queste categorie già oggi impattino sulle infinite liste di attesa.

Valore per la ricerca e la sperimentazione, per accelerare le fasi di testing e sperimentazione di nuovi farmaci e cure e per lo studio degli effetti di lungo termine di alcuni trattamenti, come ad esempio i chemioterapici in ambito oncologico.

*Market Specialist ARTEXE - Digital Health Architects for Maps Group 

fonte: Il valore del data Driven in Sanità. (mapsgroup.it) 

Raccolta, analisi e valorizzazione dei dati sanitari. Un ambito ancora da sviluppare e su cui investire.

Venerdì, 5 Novembre, 2021

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Le aziende sanitarie giocano un ruolo fondamentale nel rendere efficace il processo di raccolta e valorizzazione di dati e informazioni sul paziente.

L’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità ha cercato di comprendere quale sia, in media, il livello di maturità nella gestione e valorizzazione dei dati, rispetto alle diverse categorie di dati che possono essere gestite dalle aziende stesse.

I dati amministrativi risultano la tipologia di dati su cui le aziende sono più mature: il 62% dei CIO del campione dichiara di analizzarli con strumenti di Descriptive Analytics (analisi retrospettive), l’8% con tecnologie di Advanced Analytics (per svolgere analisi predittive) e solo il 14% attualmente dichiara di non analizzarli, anche se ne dispone in quantità e qualità sufficiente.

Fotografia simile per i dati gestionali e organizzativi (43% Descriptive Analytics e solo 5% Advanced Analytics).

La terza categoria di dati su cui le aziende si sentono mature sono i dati clinici, strutturati e non strutturati (es. dati inclusi nella CCE, testi, referti, immagini, ecc.) con il 32% delle aziende che svolge analisi descrittive e solo il 5% che usa Advanced Analytics.

Diversa la situazione per dati raccolti da App, wearable, sensori o oggetti intelligenti (raccolti attraverso sistemi informatici solo dal 22% delle aziende e analizzati solo dal’11%) e dati provenienti da web e social media (rispettivamente 22% e 6%).

Quello della raccolta, analisi e valorizzazione dei dati è quindi ancora un ambito ancora da sviluppare e su cui investire, sia in termini economici sia in termini di integrazione/interoperabilità tra sistemi sia in termini di sviluppo di competenze specifiche. Le fonti di dati generati dal sistema sanitario sono molteplici e il cittadino/paziente ha un ruolo sempre più attivo nel rilevare e condividere dati, ma come si è visto questi spesso non sono integrati con quelli di sistema.

fonte: Una Sanità migliore grazie ai dati, Polimi: “Ecco i passi per una svolta” | Agenda Digitale

Patient Journey, il viaggio del paziente nella sanità

Giovedì, 4 Novembre, 2021

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Il punto di partenza è studiare i percorsi dei pazienti lungo i diversi livelli di cura e trattamento. Dopo l’indagine sulle situazioni reali, si possono realizzare sistemi digital smart che migliorano i servizi e l’efficienza complessiva della struttura sanitaria, che riducono i tempi di attesa e lo spreco di risorse, che aiutano in definitiva il lavoro di staff medici, organizzativi e amministrativi.

fonte: Reinier de Graaf 

Liste di attesa, un approccio in 3 mosse

Mercoledì, 3 Novembre, 2021

1. #studiare ed #analizzare il fenomeno nei minimi dettagli per capire dove e come intervenire con precisione chirurgica

2. #svolgere un monitoraggio quotidiano della situazione per dare la possibilità di reagire tempestivamente alle criticità oppure prevenirle
3. #supportare politiche di governo della domanda, quindi aiutare nella lotta contro la #inappropriatezzaprescrittiva

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Per una reale Sanità Data Driven

Venerdì, 29 Ottobre, 2021

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Trascrizione dell’intervento di Lorenzo Della Sciucca al Forum PA Sanità 2021   

Il problema delle liste di attesa, il fatto che i pazienti devono attendere troppo a lungo - per esempio sulle visite specialistiche prescritte dal proprio medico curante - rappresenta una storica spina nel fianco della sanità italiana e purtroppo il Covid non ha fatto altro che peggiorare ulteriormente la situazione. Si tratta di un problema molto complesso, molto difficile da gestire e proprio per questo motivo i giusti sistemi di data analytics a supporto delle decisioni possono veramente fare la differenza. Secondo la nostra esperienza, è possibile aiutare a gestire questo problema, tra azienda sanitaria e il responsabile unico delle liste d’attesa, in tre modi. Il primo modo è consentire di studiare ed analizzare il fenomeno nei minimi dettagli per capire dove e come intervenire con precisione chirurgica, quindi, conoscere per decidere. Il secondo modo, è svolgere un monitoraggio quotidiano della situazione per dare la possibilità di reagire tempestivamente alle criticità oppure di prevenirle. Il terzo modo è supportare politiche di governo della domanda, quindi aiutare nella lotta contro la inappropriatezza prescrittiva.


Prima tematica, quella dello studio dell’analisi del fenomeno. E’ necessario analizzare le performance dell’azienda in termini di tempi di attesa non solo a livello aggregato, quindi scendere a livello di singola prestazione oggetto di monitoraggio, diviso per classi di priorità, diviso per ambito di territoriale di erogazione relazionate in base ai volumi. Perché ovviamente per capire quelle che, non solo performano peggio ma per i volumi elevati fanno più danni e per individuare quelle che sono le situazioni più critiche e andare a guardare gli erogatori e quali altre prestazioni realmente, a parte le disponibilità teoriche, erogano. E poi capire se ci sono ottimizzazioni e se nel futuro come disponibilità residue hanno situazioni in miglioramento o peggioramento. Tutte queste informazioni a livello puntuale di andamento consentono di capire che cosa fare e lo stesso tipo di indagine si può fare al contrario, partendo dagli erogatori per cercare di trovare delle situazioni di criticità che ancora non si sono manifestate a livello macroscopico.


Secondo tema è quello di monitorare la situazione sia a livello diciamo centrale per responsabile unico e per la direzione sanitaria, ma anche per i singoli responsabili sul territorio che gestiscono, diciamo gli erogatori, fornire giorno per giorno dei report, degli alert che consentano di capire: “Ieri come sei andato con le performance sui tempi di attesa?”; “ieri quanti appuntamenti a fuori soglia hai preso?”. Magari puoi attivare meccanismi per cercare di recuperarli, trovare delle disponibilità extra, contattarli, cercare di riportare in carreggiata le prenotazioni. E poi vedere che disponibilità hanno i tuoi erogatori nel futuro, nelle prossime settimane, perché così se vedi delle situazioni di saturazione puoi intervenire prima che causino danni. Se andiamo a guardare le prescrizioni di dematerializzate recuperate giorno per giorno dal SAR per arrivare a ipotizzare rispetto alle prescrizioni non ancora prenotate, nel breve medio termine il tipo di domanda e incrociarla con le disponibilità e prevenire le criticità.

Il terzo tema, quello di aiutare il governo della domanda: noi conosciamo benissimo il tema della medicina difensiva, sappiamo che anche il Ministero, nell’ultimo piano nazionale di governo delle liste d’attesa, ha sensibilizzato le regioni sul fatto di applicare i protocolli di Appropriatezza Prescrittiva RAO di Agenas. Però sappiamo anche che ogni sistema di regole per essere efficace ha bisogno anche di un sistema di controllo. Quindi la tecnologia, nello specifico l’intelligenza artificiale e la NLP (analisi del testo), può permettere di costruire sistemi che validano in maniera automatica l’appropriatezza di tutte le prescrizioni dematerializzate specialistiche rispetto ai protocolli adottati dall’azienda sanitaria. Si possono calcolare KPI, produrre dei report, delle dashboard sia a livello di direzione centrale che dei singoli prescrittori. Con queste informazioni è possibile individuare e studiare bene quali sono le criticità, dove sono e quindi già attuare dei meccanismi correttivi e poi, dato che si può quantificare la percentuale di aderenza ai protocolli è possibile conseguentemente anche mettere in campo un meccanismo virtuoso di obiettivi, con magari anche degli incentivi, audit periodici per verificare il raggiungimento di questi obiettivi e innescare questo circolo virtuoso di miglioramento continuo dell’appropriatezza. Governare le liste di attesa è molto complicato, quindi è bene farsi aiutare da opportune soluzioni di Data Analytics su tre temi: un’analisi dettagliata, un monitoraggio molto tempestivo e proattivo e rendere possibile il governo della domanda.


Penso che assisteremo a una vera e propria trasformazione di tutto il settore sanitario, solamente quando la cultura del dato, la governance di tipo data driven nell’utilizzo di soluzioni data analytics raffinate non saranno più relegate solamente a grandi progetti nazionali curati dal Ministero della salute, ma saranno diffuse presso gli enti che erogano effettivamente le cure ai pazienti, ossia le aziende sanitarie. Quindi, quando l’utilizzo dei dati verrà garantito da un lato a livello centrale con una migliore programmazione di lungo termine, dall’altro a livello territoriale di singola azienda sanitaria, una erogazione delle cure più efficace efficiente, allora assisteremo ad una trasformazione radicale di tutto il servizio sanitario nazionale in modi che magari adesso non ci immaginiamo neanche. Per quanto riguarda le aziende sanitarie, l’approccio alla governance tipo data driven porterà ovviamente tutta la direzione, tutto il management ad avere sempre più bisogno di consumare e di fruire dati, quindi avranno bisogno sempre di più di svolgere indagini di ampio respiro che riguardano interi processi, interi percorsi che uniscono aspetti amministrativi, sanitari e clinici e quindi che vanno oltre quelli che sono i singoli silos dei singoli database dei singoli applicativi dipartimentali. E poi queste indagini così complesse hanno bisogno di strumenti di data visualization abbastanza potenti, probabilmente più evoluti di quelli di cui dispongono mediamente attualmente. Alcune di queste indagini avranno anche bisogno dell’aiuto di machine learning e intelligenza artificiale per avere un minimo di previsione, per fornire supporto alle decisioni, quindi, si dovranno dotare anche di questi strumenti e poi emergeranno nuove domande sempre più frequentemente. Domande che hanno bisogno di risposte in tempi rapidi, non in mesi. Quindi non si potrà a fronte di nuove esigenze, ogni volta ripartire da zero o su fondamenta traballanti, ma bisogna avere a disposizione un punto di riferimento molto solido su cui costruire una risposta in tempi decenti. Infine, i tavoli di coordinamento e di management avranno opinioni e proposte sempre di più accompagnate, supportate, giustificate dai dati. Bisogna che i numeri presentati dai diversi interlocutori (funzioni e figure aziendali) siano comparabili e coerenti tra di loro, altrimenti non non ci si riesce a confrontare, quindi i dati devono essere stati estratti ed elaborati in maniera omogenea.


E’ evidente che alla luce di questo scenario di prospettiva, le aziende sanitarie non potranno più affrontare il tema della data analytics con soluzioni ad hoc, con soluzioni estemporanee, soluzioni dipartimentali, ma dovranno adottare un approccio strutturale, aziendale, figlio di una visione di medio lungo termine. Alla luce di queste considerazioni, secondo la nostra esperienza, un fattore abilitante per supportare questo nuovo paradigma della data driven governance nelle aziende sanitarie è dotarsi di una piattaforma aziendale data analytics, che raccolga i dati e le informazioni dai vari silos in cui sono sparpagliate: sistema ospedaliero, sistema clinico, sistema territoriale, magari anche nell’accezione più moderna, amministrativo, contabile, risorse umane, eccetera, ecc. in maniera automatica, in maniera Near Real Time organizzata all’interno di un unico archivio paziente-centrico una singola software room per tutti e si occupi molto bene della data quality, data enrichment, quindi arricchimento del dato in termini di estrazione delle informazioni dal testo clinico, piuttosto che previsioni piuttosto che supporto alle decisioni. E affianchi dei raffinati strumenti di data visualization per report, dashbord, alert e quant’altro.

Questo pacchetto di dati di qualità e freschi e gli strumenti di consultazione deve essere poi messo a disposizione di tutto il management, non solo il canonico controllo di gestione, la direzione generale, sanitaria, amministrativa, medica, di presidio, la farmacia, l’epidemiologia, tutti quanti, a quel punto potranno svolgere delle indagini veramente trasversali incrociando erogato e costi, farmaci, dispositivi, budget, performance di processo e outcome clinici e anche svolgere indagini innovative per cominciare a parlare di Population Health Analytics, stratificazione di pazienti, definizione di coorti, governare progetti di medicina di iniziativa, ma anche rendere possibile le informazioni necessarie per la medicina personalizzata, che ovviamente presuppone un certo tipo di background. E poi tutti gli altri vantaggi legati alla qualità dei dati, degli strumenti, la coerenza, il risparmio, i dati di economie di scala e la rapidità di azione, perché partendo da queste fondamenta molto solide, nuove domande potranno trovare risposte molto velocemente. Ecco, noi pensiamo che un approccio di questo tipo sia un fattore abilitante affinché le aziende sanitarie diventino governance data driven. Quando lo diventeranno tramite un’innovazione diffusa, allora il sistema sanitario nazionale cambierà davvero.

fonte: Big data e analytics trasformeranno il Sistema Sanitario Nazionale - YouTube

 

Stand virtuale Sanità Digitale al Forum PA

Giovedì, 28 Ottobre, 2021

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Artexe (forumpa.it)

Progetto Cronicità

Mercoledì, 27 Ottobre, 2021

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Tra i Progetti Speciali che sto seguendo con il team di Data Driven Governance - Artexe (mapsgroup.it) c’è l’analisi del fenomeno delle cronicità mediante l’identificazione/censimento di coorti di cronici sui territori di riferimento con un’innovativa tecnica che fa emergere in modo semplice determinanti clinico-sanitarie e nel contempo consente la misurazione aggregata dei principali pattern dei consumi di prestazioni e dei costi dell’assistenza, (valutazione coerenza dei consumi con le indicazioni di trattamento e analisi di appropriatezza e aderenza delle prestazioni erogate, permettendo anche la  gestione (o alimentazione) dei Registri di Patologia.

per info: gabriele.rossi@mapsgroup.it

Economia Data Driven

Martedì, 26 Ottobre, 2021

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Per quarta rivoluzione industriale si intende la crescente compenetrazione tra mondo fisico, digitale e biologico. È una somma dei progressi in intelligenza artificiale (IA), robotica, Internet delle Cose (IoT), stampa 3D, ingegneria genetica, computer quantistici e altre tecnologie. È la forza collettiva che sta dietro molti prodotti e servizi che stanno rapidamente diventando indispensabili per la vita moderna. Pensa ai sistemi GPS che suggeriscono il percorso più veloce per raggiungere una destinazione, agli assistenti virtuali ad attivazione vocale come Siri di Apple, ai suggerimenti personalizzati di Netflix e alla capacità di Facebook di riconoscere il tuo volto e taggarti nella foto di un amico.

 

Come risultato di questa tempesta perfetta di tecnologie, la quarta rivoluzione industriale sta spianando la strada ai cambiamenti che avvengono nel modo in cui viviamo e sta sconvolgendo radicalmente quasi tutti i settori aziendali. E tutto questo sta accadendo a un ritmo vorticoso mai visto prima.

 

Ecco tutto quello che volevi sapere sulla quarta rivoluzione industriale: Che cos’è la quarta rivoluzione industriale? - Salesforce Blog

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