Torniamo a parlare, in questo approfondimento, dell’importantissimo tema della riduzione dei tempi di attesa delle prestazioni sanitarie (qui gli altri approfondimenti), certamente l’argomento più sentito dai cittadini nel loro rapporto con il Sistema Sanitario Nazionale.
Qualche giorno fa il Ministro Schillaci ha illustrato in una conferenza stampa i contenuti del Decreto Legge (DL) e del successivo Disegno di Legge (DDL) con cui il Governo intende affrontare il problema.
Poiché un DDL può essere oggetto di modifiche in quanto, per entrare in vigore, deve passare attraverso l’approvazione dei due rami del parlamento, in questo contesto ci limiteremo ad approfondire i contenuti del DL, che invece per sua natura entra immediatamente in vigore, salvo comunque il successivo passaggio di approvazione.
In particolare, approfondiremo quelle parti del DL che riguardano i temi del monitoraggio e controllo e delle risorse aggiuntive, analizzando come Business Intelligence ed Advanced Data Analytics possano coadiuvare a tutti i livelli le Organizzazioni Sanitarie nell’affrontare questa fondamentale sfida.
In estrema sintesi, l’articolo 1 del DL istituisce presso Agenas la Piattaforma nazionale per le Liste di Attesa, di cui si avvarrà il Ministero della Salute e che dovrà garantire l’interoperabilità con le analoghe piattaforme regionali. L’obiettivo è arrivare a disporre per la prima volta a livello nazionale di un monitoraggio puntuale dei tempi di attesa, basato su un’approfondita analisi delle informazioni in termini di:
Misurazione delle prestazioni
Verifica delle disponibilità delle agende, sia pubbliche, sia del privato accreditato
Tasso di saturazione dell’utilizzo delle risorse umane e tecnologiche
Appropriatezza nell’accesso
Più avanti, l'articolo 4 amplia la fascia oraria per l'erogazione delle prestazioni, consentendole anche il Sabato e la Domenica, mentre l'articolo 5 sancisce il superamento del tetto di spesa per il personale sanitario. Entrambi aumentano in qualche modo le risorse disponibili, ponendo così il tema dell’ottimizzazione del loro utilizzo.
Si tratta di interventi assolutamente strategici che però, per non restare pure dichiarazioni di intenti ed essere concretamente attuati, avranno bisogno di un adeguato supporto in termini di Business Intelligence ed Advanced Data Analytics.
In sostanza, l’enorme mole di informazioni che sarà resa disponibile dovrà essere uniformata ed analizzata, incrociando e comparando i dati ai diversi livelli. Si otterranno così specifici indicatori di performance, non solo per quanto riguarda i tempi di attesa delle prestazioni, i loro trend e la loro distribuzione territoriale, ma anche per le verifiche dell’ottimale utilizzo delle risorse umane e di quelle strumentali, nonché della necessaria appropriatezza nell’accesso, come appunto richiesto dal DL.
Come BI Health – società del gruppo Sanitanova che opera appunto nei settori della Business Intelligence ed Advanced Data Analytics in sanità – siamo già da tempo attivi sul tema della riduzione dei tempi di attesa, consentendo di utilizzare alle strutture sanitarie nostre clienti le funzioni presenti nella piattaforma EIMaS (Executive Information Management System).
EIMaS è un Decision Support System costruito per supportare ai diversi livelli decisionali i vari progetti di Governance, Performance Management e Controllo di Gestione delle Organizzazioni Sanitarie (vedi qui la descrizione accurata).
Per quanto riguarda l’argomento in questione, dispone di specifici moduli in grado di fornire sia una completa e trasparente analisi dei tempi di attesa, sia tutta la gamma dei necessari approfondimenti in termini di operatività, efficienza ed utilizzo ottimale delle risorse, consentendo inoltre comparazioni sia su base temporale (analisi dei trend) che territoriale.
Nel prossimo approfondimento forniremo maggiori dettagli sulle soluzioni implementate da alcune strutture sanitarie attraverso l’utilizzo della piattaforma EIMaS.