AFFILIAZIONE
sapienza università di roma
AUTORE PRINCIPALE
Dott.ssa Finti Alessia
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GRUPPO DI LAVORO
Dott.ssa Finti Alessia – sapienza università di roma, roma
Ing. Lazzari Stefano – azienda ospedaliera san giovanni addolorata, roma
Ing. D’Anna Carmen – azienda ospedaliera san giovanni addolorata, roma
Ing. Tursi Giuseppina – azienda ospedaliera san giovanni addolorata, roma
Prof. Marinozzi Franco – sapienza università di roma, roma
Prof. Bini Fabiano – sapienza università di roma, roma
AREA TEMATICA
Esperienze di valutazione delle tecnologie
ABSTRACT
La valutazione delle tecnologie sanitarie è un processo a carattere multidisciplinare. Il tentativo di inglobare molteplici aspetti all’interno di tale processo porta con sé il rischio di assumere carattere qualitativo, non favorendo una discriminazione oggettiva fra le tecnologie oggetto di valutazione. La possibilità di sviluppare un modello HTA il più possibile automatizzato e oggettivo rappresenta una sfida nel panorama di interesse, in cui si inserisce il presente lavoro svolto presso la UOSD Ingegneria Clinica dell’A.O. San Giovanni Addolorata, con la sua applicazione in una valutazione HTA per un Robot per Neurochirurgia. L’obiettivo è stato quello di aggiungere un grado di automatizzazione al modello basato sullo schema gerarchico dell’Analytic Hierarchy Process attraverso l’implementazione dell’algoritmo in ambiente Matlab. L’algoritmo traduce in modello numerico i parametri di input definiti dal team HTA: una volta individuato il quesito clinico (GOAL: valutazione robot per neurochirurgia), si è proceduto alla definizione dei domini d’indagine suddivisi in n criteri di primo livello (caratteristiche tecniche, efficacia clinica, sicurezza ed analisi economica e di mercato) dai quali si diramano m criteri di secondo livello (sotto-livelli es. accuratezza, tempo di degenza, analisi break-even point, ecc.). Il Team HTA ha dunque assegnato un punteggio numerico (giudizio) ad ognuno dei criteri individuati. Seguendo la teoria del modello AHP, l’algoritmo verifica la consistenza di tale giudizio e tramite la costruzione di una matrice procede con l’iterazione di confronti a coppie per ogni livello di interesse, il cui output è la visualizzazione grafica su schermo delle mappe che riassumono le percentuali di importanza assunte da ogni criterio. Ultimo step dell’algoritmo, nonché terzo livello, è dunque il confronto tra le tecnologie in oggetto: a partire dagli step precedenti, esso propone la tecnologia che maggiormente potrebbe soddisfare le richieste in termini di efficacia clinica, sostenibilità economica e requisiti tecnici. Lo studio e la sua applicazione ad una valutazione in atto presso l’A.O San Giovanni Addolorata ha dimostrato il facile utilizzo dell’algoritmo, nonché la possibilità di applicare tale approccio a diversi contesti di HTA, lasciando spazio al possibile inserimento di algoritmi di intelligenza artificiale, tali da permettere un maggior grado di oggettività a supporto dell’attività HTA in seno alle Aziende Sanitarie.
