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RIDUZIONE DEI TEMPI DI ATTESA – ANALISI DI SCENARIO E ANALISI WHAT-IF


Medici osservano i dati

Completiamo con questo ultimo approfondimento la nostra analisi sulla riduzione dei tempi di attesa delle prestazioni sanitarie (qui gli altri), affrontando il tema dell’ottimizzazione degli investimenti in nuove risorse, quando se ne dispone, per poterne massimizzare i benefici.

Il tema è assolutamente critico, stante la necessità di potenziare l’offerta disponibile e la contemporanea cronica scarsità di risorse aggiuntive da destinare allo scopo. Tali risorse dovranno quindi essere utilizzate al meglio, per far sì che possano essere raggiunti i migliori risultati.

Bisogna inoltre tener conto che gli scenari derivanti dai possibili interventi dovranno essere analizzati molto accuratamente in anticipo, attraverso una modellazione adeguata che, per ogni possibile tipologia di intervento scelto, fornisca una chiara e misurabile valutazione del risultato ottenibile. In tal modo sarà possibile scegliere l’intervento migliore, avendo chiaro ciò che si andrà ad ottenere, evitando di scoprire di non aver adottato le scelte più adeguate solo di fronte all’insuccesso dei risultati conseguiti.


Ma come possiamo procedere in questa direzione?

Una delle metodologie più adeguate allo scopo, nell’ambito delle analisi di scenario, è sicuramente l’analisi what-if.

L’analisi what-if appartiene alla categoria dei modelli predittivi multivariati, utilizzati in genere, a partire dalla situazione corrente, per anticipare gli eventi, scegliere strategicamente tra le diverse possibilità e ottimizzare progressivamente l’allocazione delle risorse. In sostanza, per aiutarci a gestire fenomeni complessi suggerendoci le scelte ottimali. 

Nello specifico, l’analisi what-if ci consente di valutare i diversi scenari frutto del modificarsi delle condizioni iniziali che li determinano, per scegliere quello più conveniente. In pratica, ricorrendo ad una traduzione letterale, ci chiediamo: “cosa succede se…?”.

Senza addentrarci troppo in analisi piuttosto complesse, ed utilizzando solo un minimo di formalizzazione, possiamo dire che se l’insieme di variabili “A1” determina in un certo contesto l’insieme di risultati “B1”, cosa succede se modifichiamo le condizioni iniziali da “A1” ad “A2”? Otterremo l’insieme di risultati “B2”, che potremo comparare con i risultati “B1” per vedere se sono più convenienti (ovviamente quanto detto vale anche per le condizioni di partenza “A3”, “A4”, …, da cui si otterranno i risultati “B3”, “B4”, …).


Tabella di analisi what-if

I punti fondamentali sono quindi l’individuazione e la valutazione delle variabili chiave del fenomeno oggetto di studio, e la definizione dell’impatto delle loro variazioni sugli scenari risultanti. Si tratta quindi di un potente sistema di supporto alle decisioni, grazie al quale il management può compiere le proprie scelte avendo sotto controllo gli scenari che si otterranno come risultato, potendo quindi valutare i pro e i contro di ciascuno.


Ma come possiamo procedere per individuare il miglior insieme di interventi per ridurre i tempi di attesa?

Nel seguito proporremo un esempio di come impostare lo specifico modello multivariato, facendo comunque sì che, in questo contesto tipicamente divulgativo, la scelta di rappresentare in modo semplice e comprensibile i vari concetti consenta di raggiungere anche i non addetti ai lavori, ma senza rinunciare al necessario rigore scientifico.

Il primo passo è l’individuazione delle diverse possibili tipologie di intervento. Semplificando un po’, nel nostro caso possiamo raccogliere tali interventi in tre grandi categorie:


1.  L’aumento delle prestazioni erogate da medici e personale delle professioni sanitarie dipendenti dal SSN;

2.  Il ricorso a personale aggiuntivo con contratti di lavoro flessibile (i cosiddetti “gettonisti”);

3.  L’aumento della quota di prestazioni sanitarie erogabili da strutture private accreditate.


Si procede poi all’analisi quantitativa degli scenari semplici, cioè quelli (3 nel nostro esempio) che derivano dall’utilizzo delle risorse disponibili concentrate su una singola tipologia, ad esempio il solo ricorso a prestazioni straordinarie effettuate da personale dipendente (punto 1). Si individuano così le funzioni che descrivono il rapporto costi/benefici per ciascun tipo di azione.

Si individuano poi i “vincoli” che dovranno essere rispettati dal modello.

Il primo è ovviamente il costo, che non dovrà superare quanto disponibile, poi, solo per dare qualche semplice esempio, il massimo previsto per le prestazioni straordinarie effettuate da personale dipendente (per la categoria 1), le limitazioni previste per il personale esterno (per la categoria 2), l’effettiva disponibilità di strutture accreditate nelle specialità e nelle aree geografiche dove è più necessario intervenire, etc,

Allo stesso modo si dovranno anche individuare le principali “variabili esterne” in grado di influenzare l’analisi. Solo per fare un esempio, sarà fondamentale tener conto, nella fase di modellazione, degli effetti dei nuovi scenari di integrazione ospedale-territorio che si avranno grazie agli investimenti del PNRR.


Si procede quindi alla vera e propria analisi multivariata, combinando i risultati dei modelli precedenti ed analizzandoli al variare del mix degli interventi.


Tabella di analisi di scenario

In questo modo si otterrà una descrizione di tipo what-if dei possibili scenari, fornendo una modellazione adeguata che, frutto di uno specifico mix di interventi ipotizzati, fornisca una chiara e misurabile valutazione dello scenario ex post rispetto ad ogni possibile situazione di partenza. In tal modo sarà possibile scegliere la soluzione ottimale, avendo chiaro ciò che si andrà con molta probabilità ad ottenere, evitando così di “navigare a vista” e di scoprire troppo tardi, quando non sarà più possibile tornare indietro, di non aver adottato le scelte migliori.


In BI Health stiamo lavorando anche su questo tipo di modelli per poter supportare concretamente le organizzazioni sanitarie nelle loro decisioni strategiche, combinando la grande esperienza dell’azienda nella consulenza direzionale con il knowledge implementato nella nostra piattaforma EIMaS (Executive Information Management System – qui).

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