AFFILIAZIONE
irccs policlinico di sant’orsola

AUTORE PRINCIPALE
ing. Capitani Luca

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GRUPPO DI LAVORO
ing. Capitani Luca – irccs policlinico di sant’orsola, bologna
ing. Amodio Vincenzo – irccs policlinico di sant’orsola, bologna
Falorio Paola – irccs policlinico di sant’orsola, bologna

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
INTRODUZIONE E RILEVANZA
Nel corso di questi anni e ancora oggi la gestione della documentazione sanitaria prevede l’archiviazione delle cartelle cartacee e la conservazione della copia informatica analogica conforme (art.22 CAD) generata dal processo certificato di scansione dalla società in house Lepida SPA. Da gennaio del 2023 è stata avviata la sperimentazione del modello di cartella ibrida; progetto aziendale di elevata rilevanza strategica.
MATERIALI E METODI
Il modello di cartella ibrida, calato nella realtà dell’IRCCS, precedentemente sperimentato in altra realtà regionale, è stato rivisto e calato nel contesto delle procedure aziendali. Prevede:
• Realizzazione di una funzione di chiusura e firma della cartella nativa digitale
• Invio della componente di residuo cartaceo di cartella (es. modulistica non digitalizzata, eventuali esami diagnostici non gestiti elettronicamente, ecc..) al provider Lepida per la scansione
• Chiusura e firma della componente di cartella nativa digitale con l’applicazione di controlli di completezza
• Ricongiungimento tra il nativo digitale e la scansione del residuo cartaceo
• Firma automatica e invio della cartella completa per la conservazione digitale presso il PARER e al cittadino tramite FSE
OBIETTIVI E RISULTATI
A circa due mesi dall’avvio della sperimentazione sono state chiuse e firmate numerose cartella e sono in gestione i ricongiungimenti con le scansioni dei rispettivi residui digitali.
Sono stati implementati controlli di completezza della cartella per verificare l’effettiva presenza di elementi di cartella: anamnesi, esame obiettivo, diario clinico, lettera di dimissione o referti richiesti ma, per varie ragioni, mai ricevuti.
Sono già state schedulate attività di sviluppo per gestire alcune casistiche particolari quali: decesso del paziente (non è presente la lettera di dimissione), l’integrazione della documentazione disponibile a seguito della dimissione del paziente, mancato ritorno in cartella di alcuni referti diagnostici. Si prevede di terminare la sperimentazione e gli sviluppi entro Maggio 2023 per poi passare alla diffusione del modello in tutti i reparti. Il principale risultato atteso, al netto di una stima dei costi che vede sicuramente una pesante riduzione della carta, è l’ottimizzazione ed efficientamento dei processi interni ma soprattutto la facilita di accesso ai dati da parte del cittadino (a fronte delle canoniche procedure di richiesta di accesso alle cartelle).

 

 

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AFFILIAZIONE
sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Roccasalva Marco

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Lago Paolo – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Dr.ssa Livraghi Alessandra – sc dip medicina diagnostica e servizi s.i.m.t., fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Prof.ssa Odone Anna – dip sanità pubblica, medicina sperimentale e forense, università di pavia, pavia
Ing. Roccasalva Marco – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Ragazzo Veronica – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Silveri Giulia – sc ingegneria clinica aziendale, fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Dr. Perotti Cesare – sc dip medicina diagnostica e servizi s.i.m.t., fondazione irccs policlinico san matteo, pavia

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Il Centro di Lavorazione e Validazione della Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo lavora 50.000 sacche di sangue/anno utilizzando una metodica semiautomatica definita “Buffy-Coat”. Inizialmente viene effettuata la centrifugazione della sacca di sangue intero che permette la sedimentazione dei vari emocomponenti in tre strati sovrapposti all’interno della sacca di raccolta. Successivamente utilizzando separatori cellulari automatici con sensori ottici si ottiene, mediante un’azione meccanica di spremitura, il passaggio delle varie componenti del sangue dalla sacca di partenza alle sacche satelliti collegate. Gli emocomponenti che si ottengono da tale procedimento sono: emazie concentrate prefiltrate deleucocitate, plasma da scomposizione e buffy-coat ricco in piastrine. L’obbiettivo dello studio è quello di valutare l’introduzione di un sistema totalmente automatizzato della lavorazione del sangue analizzando l’impatto tecnologico, clinico e organizzativo. Il sistema totalmente automatizzato integra la centrifuga e il separatore cellulare riducendo il numero di passaggi manuali da parte dell’operatore e potenzialmente diminuendo la probabilità di errore. Inoltre, il dispositivo permette di ottenere, in aggiunta ai tre emocomponenti, una frazione ematica contenente una fonte pulita di leucociti, senza interferire sulla produzione di piastrine ed utile per fini di ricerca scientifica. Inoltre, il dispositivo permette il processamento contemporaneo di 4 sacche di sangue intero in un intervallo di 20 minuti. Infine, dal punto di vista organizzativo, il sistema permette la rimodulazione dell’area di lavoro. La sperimentazione ha avuto una durata di 15 giorni e ha permesso di confrontare la processazione di 200 sacche di sangue intero lavorate automaticamente con i dati storici raccolti nel 2020. I dati raccolti per la convalida del dispositivo sono confrontati con i parametri richiesti dalla normativa vigente e con i risultati dei controlli di qualità eseguiti in laboratorio.

 

 

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AFFILIAZIONE
fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Silveri Giulia

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Lago Paolo – fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia, pavia
Ing. Roccasalva Marco – fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia, pavia
Ing. Ragazzo Veronica – fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia, pavia
Ing. Silveri Giulia – fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia, pavia
Dr. Ambrosio Alberto – fondazione i.r.c.c.s. policlinico san matteo, pavia, pavia

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Il progetto elaborato da Eni S.p.A. per l’IRCCS Policlinico San Matteo nell’ambito di una donazione, prevede la realizzazione di un’unità ad alto livello di isolamento (High level isolation unit HLIU). La proposta di un’unità ad alto livello di isolamento nasce dalla consapevolezza di avere strutture specifiche che consentano la gestione di patologie ad elevata trasmissione interumana e trova pieno riscontro in un contesto come quello attuale, caratterizzato dall’emergenza Covid-19, che evidenzia ulteriormente la necessità di avere strutture ospedaliere altamente specializzate nella gestione delle emergenze infettivologiche epidemiche e pandemiche. Il Nuovo Laboratorio di Livello BSL4 verrà realizzato al 3° Livello del Padiglione n.42. Si prevede di progettare un «Suit Laboratory» di livello BSL4 costituito da spogliatoi, servizi igienici, vestizione, disinfezione, svestizione, Laboratorio BSL4, filtro di accesso, locale filtro uscita materiale contaminato attraverso autoclave passante “in linea”. A livello nazionale è il primo progetto che prevede la realizzazione di n.2 Camere di Degenza ad 1 posto letto. La superficie totale coperta dal Nuovo Laboratorio di Livello BSL4 è di 40 mq. Nella collaborazione pubblico privato, il ruolo dell’Ingegneria Clinica è stato strategico nella identificazione e realizzazione dei percorsi e nell’individuazione dei requisiti tecnologici. I percorsi indicati sono: ingresso/uscita del personale al Laboratorio BSL4, ingresso materiale pulito al laboratorio BSL4, ingresso/uscita dei campioni biologici provenienti dalla degenza BSL4, uscita dei campioni biologici/rifiuti provenienti dal Laboratorio BSL4, area decontaminazione per uscita salma, gestione emergenza personale e materiale voluminoso. Per quanto riguarda le tecnologie sono state delineate le specifiche tecniche di 28 apparecchiature necessarie nelle camere di degenza e 20 apparecchiature da laboratorio. Inoltre è stato approfondito lo studio delle apparecchiature per la sterilizzazione e le tecnologie che devono possedere per ridurre al minimo i microrganismi dalle superfici contaminate.Il progetto risulta essere un esempio concreto di collaborazione pubblico-privato per la realizzazione di rapporti efficaci tra industria e pubblica amministrazione in cui vengono superate le difficoltà formali mediante la condivisone di un know how metodologico adeguato e di informazioni tecniche specifiche.

 

 

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AFFILIAZIONE
fondazione irccs policlinico san matteo

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Silveri Giulia

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Lago Paolo – fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Roccasalva Marco – fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Ragazzo Veronica – fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Ing. Silveri Giulia – fondazione irccs policlinico san matteo, pavia
Dr. Ambrosio Alberto – fondazione irccs policlinico san matteo, pavia

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Il progetto mira a rafforzare il follow up del paziente affetto da patologie neurodegenerative integrando neurochirurgia strutturale e neurochirurgia funzionale in un percorso di presa in carico medico neurologico del paziente in modo assolutamente integrato. Le patologie trattate sono quelle benigne e maligne che interessano encefalo, tronco e midollo, quelle vascolari malformative e neoformative, nonché le deviazioni nei casi idrocefalo di diversa patogenesi. Il progetto ha l’obiettivo di sviluppare la Neurochirurgia Dipartimentale Interaziendale su due Poli Ospedalieri precisamente il Policlinico San Matteo e Fondazione Mondino, con equipe medico chirurgica integrata e mantenendo in un unico percorso i pazienti che vengono seguiti dalla stessa equipe medica in ambito dipartimentale, nella sede ove viene previsto il setting di cura medico-chirurgico più adeguato ed appropriato. Tale collaborazione è alla base della creazione del Polo di Neuroscienze Medico-Chirurgiche per lo sviluppo e la ricerca tecnologica. All’interno del Policlinico San Matteo si prevede l’implementazione della neurochirurgia funzionale a media invasività per la malattia di Parkinson, patologia neurodegenerativa responsabile di grave morbilità e mortalità. La neuro stimolazione cerebrale profonda (DBS) è una terapia sicura ed efficace per pazienti in fase avanzata di malattia, quando fluttuazioni motorie e discinesie impattano negativamente sulla vita dei pazienti nonostante una terapia medica ottimizzata. La DBS prevede il posizionamento all’interno del cervello di elettrodi collegati ad un generatore di impulsi con cui stimolare il globo pallido interno e il nucleo subtalamico con una corrente elettrica ad alta frequenza correggendo così in modo funzionale la comunicazione cortico-sottocorticale dei circuiti neurali motori malfunzionanti, senza creare danno alla materia cerebrale. Dall’analisi dei pazienti del Centro Parkinson della Fondazione Mondino si prevede di effettuare 280 interventi di DBS. Nella fase inziale di questo progetto il ruolo dell’Ingegneria Clinica è fondamentale nel declinare le esigenze cliniche e identificare la strumentazione necessaria (casco stereotassico, sistema di neuronavigazione, stazione per la registrazione neurofisiologica dei segnali intraoperatori), il materiale di consumo e delineare la modalità di approvvigionamento strategiche. Successivamente l’Ingegneria Clinica sarà coinvolta nella valutazione degli effetti della DBS sui pazienti.

 

 

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AFFILIAZIONE
medipass s.p.a.

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Iachetti Giulio

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Iachetti Giulio – medipass s.p.a., bologna
Dr. Garollo Michael – medipass s.p.a., bologna
Ing. Spinosa Sandro – medipass s.p.a., bologna
Dr. De Summa Marco – medipass s.p.a., bologna
Ing. Porro Ivan – surgiq, genova
Dr. Galatà Giuseppe – surgiq, genova
Ing. Negro Joele – elco, cairo montenotte (savona)
Dr. Silvestri Andrea – elco, cairo montenotte (savona)

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
La Medicina Nucleare è un insieme di procedure diagnostiche e/o terapeutiche, basate sulla somministrazione di radiofarmaci. Le procedure sono non invasive “in vivo”.
Al fine di applicare strumenti di schedulazione automatica ai diversi protocolli diagnostici disponibili (presso il Centro di sviluppo del progetto: 16 diversi) è stata costruita la catena del valore in logica Lean. Uno dei principi di base della Lean è la logica pull: il “cliente” comanda il flusso generando l’avvio della catena di azione e viene prodotto quanto necessario nel momento in cui l’organizzazione riceve la sollecitazione. Una logica pull non è sempre plausibile in condizioni di attività con alto rischio (le sanitarie in generale e quelle di Medicina Nucleare in particolare, dato l’utilizzo di radioattivi).
I molti protocolli diagnostici e i vincoli di sequenza per tracciante legati alle tecniche di produzione, impongono una schedulazione predefinita o almeno che rispetti alcune regole di precedenza.
Il Progetto Wonder parte dal presupposto di rilevare la variabilità delle diverse fasi fino alla diagnostica, per sfruttarla nel miglioramento dell’efficienza dello scheduling, efficienza intesa come migliore distribuzione del tempo per l’esecuzione dell’esame al paziente (non necessariamente come aumento di produttività). E’ possibile ricostruire, selezionando correttamente la coorte di rappresentatività, i tempi caratteristici di ogni protocollo. Correlando gli stessi secondo i vincoli produttivi (es. occupazione saturata del tomografo, limitazione dei punti di somministrazione, sale visite per colloqui anamnestici), si risale fino alle tempistiche di accettazione amministrativa e quindi all’orario schedulato per ciascun paziente.
In tal modo, il paziente si presenterà presso l’U.O. esattamente all’orario che renderà la permanenza presso il Centro Diagnostico corrispondente al tempo di “attraversamento” di quel protocollo diagnostico. In logica Lean, si realizza una inversione da push a pull.
Sulla base di queste considerazioni, è stato progettato e realizzato un modulo RIS, con schedulazione automatica attraverso l’applicazione di intelligenza artificiale e schedulazione dinamica (utilizzo dei parametri temporali storici per la definizione della durata di ogni singola slot d’esame). Tra i vantaggi ulteriori, si segnala la possibilità di correlazione a sistema qualità e di utilizzo per analisi di scenario/verifica in campo di innovazioni tecnologiche o organizzative.

 

 

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AFFILIAZIONE
istituto ortopedico rizzoli

AUTORE PRINCIPALE
ING BUCCIOLI MATTEO

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GRUPPO DI LAVORO
ING BUCCIOLI MATTEO – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT. CAMPAGNA ANSELMO – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT.SSA DAMEN VIOLA – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT.SSA RICCI BEATRICE – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT. RUSSO STANISLAV – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT. NIGRO MARCO – istituto ortopedico rizzoli, bologna
ING. GALLERANI EDOARDO – istituto ortopedico rizzoli, bologna
DOTT.SSA GULINO VIRGINIA – università degli studi di modena e reggio emilia, reggio emilia

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Negli ultimi anni si è assistito ad una costante crescita della Lista di Attesa per prestazioni chirurgiche del Sistema Sanitario Nazionale dovuta al fenomeno dello Silver Tsunami e aggravata dalla pandemia da virus Sars COV-2.
Tale incremento pone oggi le Aziende Sanitarie, responsabili delle Liste di Attesa a dover sviluppare modelli organizzativi innovativi per determinare strategie di risposta efficaci all’interno del Sistema Sanitario Nazionale (SSN) in primis declinato poi nei singoli Sistemi Sanitari Regionali (SSR).
L’obiettivo del lavoro è di sviluppare un modello di Simulazione Dinamica del Processo di cura del Paziente inserito in Lista di Attesa Chirurgica in grado di gestire la complessità del problema caratterizzato da numerose interrelazioni tra i diversi processi interconnessi.
La simulazione, consentendo l’analisi della realtà attraverso dati storici sviluppati con modelli di Data Governance genera un elevato numero di informazioni utili a identificare la strategia a maggior valore per l’Azienda per raggiungere gli obiettivi di risposta ai bisogni di salute dei cittadini
Sono stati sviluppati a partire dal quarto trimestre 2021 analisi e studi inerenti la necessità di costruire modelli per stimare i risultati di produzione aziendale in funzione dei vincoli predeterminati in termini di di posti letto, ore di sala operatoria, pazienti in lista di attesa.
Successivamente attraverso l’applicazione di algoritmi è stato raggiunto il primo end point con la determinazione del breakeven point che ha permesso di determinare il numero di risorse necessarie per smaltire casistica di lista di attesa con case-mix invariato. Nel 2022 attraverso l’ampliamento delle competenze di data management è stato possibile attraverso metodiche di simulazione industriale dei processi ottenere il prototipo di calcolo del fabbisogno teorico delle risorse necessarie per lo smaltimento dei pazienti in lista in lista di attesa.
L’anno 2023 è dedicato al consolidamento del modello che permetterà alla Direzione Strategica di identificare il migliore scenario di distribuzione delle risorse (posti letto, ore di sala operatoria, personale, percorsi riabilitativi post operatori, pre-ricovero, TIPO, altro) e di case-mix per raggiungere l’obiettivo aziendale di rispetto dei tempi di attesa.
Il modello troverà il miglior risultato di applicazione quando utilizzato su più stabilimenti produttivi potendo quindi identificare anche linee di produzione dedicate come focus factory.

 

 

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AFFILIAZIONE
isbem scarl

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Brunelli Vincenzo

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Brunelli Vincenzo – isbem scarl, mesagne (br)

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Il progetto GEODETICA si prefigge di interconnettere nel modo più semplice e coerente il paziente, il cittadino, con il sistema sociale della assistenza alla persona.
Si è sviluppata una piattaforma unica di condivisione dati, su cui aggregare tutti quei fattori organizzativi ed operativi del sistema sanitario e della comunità, in un’ottica del raggiungimento rapido dei risultati attesi. L’interazione e il coinvolgimento di tutti gli attori coinvolti (medici, care-giver, familiari, etc.) e l’interpolazione di tutti i dati clinici e le informazioni dei pazienti, collezionate su di un’unica piattaforma informatica totalmente web-based, mette in campo uno strumento eccezionalmente rapido ed efficace per la cura e l’assistenza dei pazienti affetti da cronicità. Dopo essere stati processati, tali dati andranno a popolare un algoritmo predittivo in grado di assegnare ad ogni paziente un indice di rischio unico e dinamico che dipenderà dallo stato di salute di ciascun paziente in quel momento.
Lo Scompenso Cardiaco rappresenta una sindrome clinica complessa, evoluzione finale di numerose patologie cardiache a differente eziologia, gravata da una mortalità a 5 anni dalla diagnosi di circa il 50%. Lo scompenso cardiaco cronico rappresenta poi la principale causa di ricovero ospedaliero nell’anziano (età ≥65 anni). Numerosi sono i fattori che possono contribuire a spiegare gli alti tassi di ospedalizzazione nell’anziano e molti appaiono prevenibili o, quantomeno, suscettibili di correzione. Tra questi vengono citati i seguenti, essendo i più rilevanti:
1. inadeguatezza nella strategia gestionale complessiva della sindrome;
2. bassa aderenza farmacologica e prescrizioni mediche disattese da parte dei pazienti;
3. sottostima dell’importanza di eventuali comorbilità o del rischio di sfavorevoli interazioni in corso di complesse terapie farmacologiche;
4. ritardo nell’identificazione e nel trattamento di condizioni che possono più o meno rapidamente precipitare in una destabilizzazione del quadro clinico-emodinamico;
5. ritardo nell’identificare e trattare le manifestazioni precoci di deterioramento funzionale.
Le ricorrenti ospedalizzazioni diventano dunque un onere finanziario per la Sanità pubblica e, nello stesso tempo, sono i segnali oggettivi di un’inadeguata gestione dello scompenso cardiaco cronico, che si riflettono sulla qualità della vita e sulla sopravvivenza del paziente.

 

 

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AFFILIAZIONE
fondazione monasterio

AUTORE PRINCIPALE
Ing Romeo Maria Rita

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GRUPPO DI LAVORO
Ing Romeo Maria Rita – fondazione monasterio, massa
Ing Nardone Annalisa – fondazione monasterio, massa
Dr.ssa Baroni Monica – fondazione monasterio, massa
Dr Berti Sergio – fondazione monasterio, massa
Dr Solinas Marco – fondazione monasterio, massa
Ing Megaro Monica – fondazione monasterio, massa

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Nei pazienti sottoposti a chirurgia per il prolasso mitralico, l’Angiografia Coronarica (CA) è un esame invasivo programmato poco prima dell’intervento per escludere malattia coronarica (CAD) significativa. L’Angiografia Coronarica con Tomografia Computerizzata (CTCA) può essere un’alternativa per escludere CAD. Nel 2021, attraverso valutazione HTA, è stato approvato un percorso diagnostico più sicuro, appropriato ed efficiente stratificando il rischio di CAD attraverso l’uso del Pre Test-Probability (PTP) sostituendo l’imaging invasivo in specifiche sottopopolazioni di pazienti. A 18 mesi dall’introduzione l’obiettivo è quello di valutare l’aderenza al percorso innovativo e i vantaggi ottenuti.

Un’analisi retrospettiva (2014-2020) è stata effettuata attraverso l’estrazione di 7343 cartelle cliniche elettroniche di pazienti sottoposti a chirurgia valvolare. Per i 1556 pazienti con prolasso mitralico è stato calcolato retrospettivamente il rischio di CAD attraverso PTP. Contemporaneamente è stata condotta una valutazione HTA attraverso la metodologia Decision oriented HTA (Do-HTA) che ha portato all’introduzione del nuovo percorso a partire da giugno 2021. A 18 mesi è stata effettuata una nuova estrazione del dato per calcolare gli esiti del percorso e il costo risparmiato.

Dall’analisi retrospettiva 2014-2020 è emerso che nei pazienti senza lesioni coronariche significative (noCAD) il PTP risultava essere basso-intermedio mentre pazienti con alto PTP presentavano lesioni significative (n= 1195, PTP medio 11% ± 9 nel gruppo noCAD vs n= 361, PTP medio 20% ± 14 nel gruppo CAD). In due terzi della popolazione in esame si sarebbe potuto evitare l’esame invasivo CA in accordo con un punteggio cut-off PTP < 15%. I risultati dell'analisi dei costi sono stati significativamente inferiori per la CTCA (rispettivamente 1.315,00€ vs 180,00€, CA vs CTCA) e in media con l’inserimento del nuovo percorso si riscontra una diminuzione di un giorno di degenza per i pazienti a basso rischio CAD. I risultati a 18 mesi hanno mostrato che il PTP ha predetto correttamente il rischio di CAD nell’84% dei pazienti (59/70). Inoltre, vi è stata una aderenza al percorso nell’86% (60/70) dei casi, e 51/70 procedure invasive evitate con un risparmio di 67.065,00€. Poichè il nuovo percorso permette di ridurre i costi ospedalieri e le liste d’attesa, evitando un test invasivo e riducendo l'esposizione alle radiazioni ionizzanti, verrà esteso a pazienti con altre patologie valvolari.

 

 

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AFFILIAZIONE
project manager

AUTORE PRINCIPALE
Phd e Dr. Vanalli Mariangela

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GRUPPO DI LAVORO
Phd e Dr. Vanalli Mariangela – project manager, milano

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
L’utilizzo di una piattaforma digitale, chiamata Sistema di Gestione Digitale del Territorio (SGDT), per gestire i dati socio-sanitari e standardizzare i processi dei modelli organizzativi, per rilevare la complessità assistenziale diviene lo strumento fondamentale per mappare un contesto di sanità territoriale. Lo scopo di questo studio pilota è quello di sviluppare un sottoinsieme di diagnosi infermieristica (NDs), applicando l’International Classification for Nursing Practice-ICNP o NANDA-I implementati in SGDT. Abbiamo estratto un sottoinsieme di dati di addestramento considerando quelli presenti nelle seguenti sezioni della piattaforma: Accedi a report, valutazioni multidimensionali, agenda, appuntamenti, riepilogo dei volumi e gestione del team. Abbiamo studiato una quantità di 1.465 accessi sanitari, 980 accessi sociali e 1.006 accessi che richiedono ulteriori approfondimenti, quindi abbiamo identificato ed etichettato 3.451 NDs, consultando la ripartizione delle sezioni. Dati generati dall’assistenza infermieristica raccolti dalla piattaforma verranno utilizzati per monitorare la complessità dei pazienti: lo sviluppo di modelli standardizzati, richiede una forte integrazione tra conoscenze specifiche infermieristiche e le tecnologie di Intelligenza Artificiale (AI). Infermieri e ingegneri dovrebbero comprendere la relazione tra i dati raccolti e come l’Intelligenza Artificiale può contribuire a fornire loro soluzioni.

 

 

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AFFILIAZIONE
università degli studi di genova

AUTORE PRINCIPALE
Dr. Di Meco Carmine

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GRUPPO DI LAVORO
Dr. Di Meco Carmine – università degli studi di genova, genova
Ing. Saddemi Marcello – irccs ospedale policlinico san martino, genova
Ing. Pagano Mattia – irccs ospedale policlinico san martino, genova
Prof. Ing Spada Gino – università degli studi di genova, genova

AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione data driven di percorsi e processi

ABSTRACT
Il ruolo sempre più cruciale dell’utilizzo delle apparecchiature elettromedicali per l’erogazione di prestazioni di cura ospedaliera richiede alle strutture sanitarie una governance delle tecnologie più avanzata che spesso, tuttavia, risulta poco supportata da strumenti di analisi adeguati.
Compito fondamentale di un Servizio di Ingegneria Clinica (SIC), come quello dell’IRCCS Ospedale Policlinico San Martino, è la gestione di tali apparecchiature e la supervisione delle prestazioni manutentive, con l’obiettivo strategico di garantire la continuità assistenziale nei percorsi di diagnosi e cura dove le tecnologie stesse sono inserite. Una corretta amministrazione, infatti, determina efficacia, tempestività e sicurezza degli interventi, garantendo la disponibilità delle prestazioni sanitare e la tutela della continuità assistenziale per pazienti e operatori.
L’adozione di indicatori chiave di prestazione (Key Performance Indicators – KPIs), per quanto la loro utilità sia comprovata e regolamentata da normative e standard Europei, risulta ancora frammentata e disomogenea a livello nazionale. Le limitazioni fornite da sistemi di reporting statici, come la necessità di compiere azione ripetitive nel ricalcolare periodicamente gli indicatori selezionati, l’assenza di un’interfaccia intuitiva e la difficoltà nel corretto filtraggio dei dati, impattano negativamente sulla diffusione capillare di sistemi di valutazione delle performance ed evidenziano la necessità di un’ingegnerizzazione di tali processi.
Obiettivo del presente lavoro è quello di identificare ed implementare un set di KPI in grado di supportare l’IRCCS Ospedale Policlinico San Martino per migliorare la gestione e supervisione manutentiva del proprio parco tecnologico, garantendo l’applicazione delle normative vigenti sia attraverso la revisione della letteratura esistente, che con l’introduzione di parametri di analisi innovativi. L’individuazione di questi indicatori è avvenuta tramite un’indagine retrospettiva, concentrata su dati manutentivi relativi al triennio 2020-2022.
È stata infine sviluppata una dashboard interattiva, in grado di calcolare e rappresentare dinamicamente i KPI proposti tramite l’apporto di grafici dedicati, che possa aiutare il SIC sia ad effettuare una valutazione in tempo reale dello stato di avanzamento dei processi manutentivi del Policlinico, che per facilitare il processo decisionale volto al miglioramento continuo dell’efficienza e al contenimento dei costi.

 

 

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