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.
