L'innovazione dei processi nel campo sanitario richiede nuove competenze, tra le quali una conoscenza approfondita di tecniche di analisi dei dati che consentano di raggiungere gli obiettivi riducendo i rischi.
La pandemia ha accelerato molti dei processi del mondo healthcare, dove si prevedono investimenti a livello globale per circa mille miliardi di dollari in ricerca e sviluppo.
L’innovazione digitale, il know-how nella gestione organizzativa dei processi di governance, l’analisi dei diversi possibili scenari attraverso modelli predittivi e il puntuale tracciamento degli effetti delle decisioni adottate, diventano, in questo modo, gli strumenti preferenziali per l’analisi dei dati a supporto delle decisioni dei soggetti deputati a garantire il livello di salute essenziale e, più in generale, il benessere della popolazione.
Applicare il principio data-driven in sanità significa avere una sanità guidata dai dati e dalle informazioni. I due termini, che spesso si adoperano come sinonimi, hanno però un significato differente:
il dato è una rappresentazione oggettiva e non interpretata della realtà, che può essere adimensionale o dimensionale;
l’informazione è invece una visione della realtà che deriva dalla elaborazione e interpretazione dei dati, cioè è il significato che associamo ai dati attraverso la contestualizzazione.
Va poi notato che sia i dati, sia le informazioni, costituiscono solo singoli anelli della lunga catena della conoscenza.
Infatti, la conoscenza deriva dal collegamento di una informazione con altre informazioni, riferite a un particolare contesto, e dal confronto con le conoscenze già acquisite.
I dati in quanto tali sono “stupidi” e la loro correlazione non implica necessariamente la causalità. In sanità, focalizzare l’attenzione sui dati o sulle informazioni è certamente necessario, ma non sufficiente, in quanto scelte efficaci e consapevoli hanno bisogno di essere guidate dalla conoscenza (Knowledge-Driven).
La differenza risiede nel come e quando i dati vengono prodotti. Digitalizzando i processi clinici si ottengono dati affidabili e, soprattutto, veritieri, con il vantaggio inoltre di poterne disporre in “tempo reale”. La raccolta e la messa a disposizione di dati sanitari attraverso file o sistemi centrali che sono completamente separati dalla gestione dei pazienti, ossia “in differita”, espone al rischio di avere dati superati, inattendibili o imprecisi.
Non si potranno più adattare semplicemente soluzioni generiche a esigenze specifiche, con tutto l’impegno in termini di tempo e risorse che questo comporta, ma occorrerà partire da un’articolata mappa dei flussi di base indirizzata a un determinato ambito operativo, per coprirne le esigenze con la massima flessibilità e tutte le necessarie personalizzazioni.
L'attuale modello di raccolta e analisi dei dati del Sistema Sanitario si basa sul monitoraggio e controllo dei flussi informativi, chiamati anche “debiti informativi”, la cui frequenza di conferimento da parte delle aziende sanitarie alle regioni, e da queste agli enti centrali, varia in funzione della tipologia di dati: da quella giornaliera delle vaccinazioni per il Covid-19 a quella mensile dei flussi NSIS.
Oggi siamo ancora legati alla vecchia logica dei sistemi centrali, progettati per ottenere i dati e gli indicatori necessari per aggregare dati, al fine di misurare fenomeni di varia natura (epidemiologici, consumo di farmaci, etc.). Infatti, all’assistenza e alla cura dei pazienti devono pensare le regioni e le aziende sanitarie, che forniscono i dati loro richiesti in modo completamente disomogeneo e per lo più differito.
L’approccio innovativo con cui occorre oggi proporsi, sovverte il punto di vista delle classiche soluzioni gestionali proprietarie, che spesso non consentono l’accesso ai dati nemmeno a chi li ha raccolti.
Occorre sviluppare macro-modelli “tipici” nelle 3 principali aree di intervento:
- Governance
- Controllo di Gestione
- Performance Management
prevedendo percorsi di personalizzazione in base alle concrete necessità e alla morfologia del committente.
Tutte le soluzioni devono presentare caratteristiche di tempestività informativa, non devono essere ridondanti e devono invece essere capaci di ridurre i tempi d’implementazione, consentendo di intervenire specificamente negli ambiti ritenuti di effettiva utilità dalle Direzioni.
In tale cornice, le imprese italiane sono chiamate a fare la propria parte e molte di esse, tra cui BI Health, stanno già portando avanti progetti strutturati di innovazione digitale in sanità.
Ma l’innovazione dei processi richiede anche nuove skill, tra le quali una conoscenza approfondita di tecnologie innovative e di tecniche di analisi dei dati.
Bisogna spostare il focus della digitalizzazione della sanità dalla realizzazione di sistemi, spesso a silos, verso un ecosistema di salute digitale in grado di migliorare la qualità e l’efficacia dei servizi sanitari attraverso l’uso delle tecnologie di Business Intelligence e Data Analytics.
BI Health parte sempre con un’analisi dei processi aziendali, in base alla quale viene proposta la soluzione più adeguata, non limitandosi a fornire una risposta standard per un’esigenza specifica, ma coprendo l’intero flusso delle attività funzionali ai processi decisionali.
L’obiettivo è quello di offrire a ciascun cliente, partendo da modelli operativi consolidati, una piattaforma multifunzione (BIH) che, per sua natura, è in grado di coprire la maggior parte delle esigenze, consentendo di limitare al minimo i tempi di implementazione.