L’overload di richieste di appuntamenti per prestazioni diagnostiche, visite specialistiche e interventi chirurgici da parte dei pazienti crea vere e proprie emorragie economiche e reputazionali. L’abbattimento delle liste d’attesa, dunque, basterebbe da solo ad incrementare gli utili della struttura sanitaria.
Quanto appena affermato trova una spiegazione nell’analisi degli effetti che il disservizio è in grado di generare. Innanzitutto i cittadini, delusi dall’impossibilità di curarsi in tempi ragionevoli, si rivolgono a chi è in grado di offrire la prestazione più rapidamente. Ciò, oltre a rappresentare un danno economico, è anche un insuccesso manageriale. Se i tempi di attesa sono superiori a un mese, è evidente che si è in presenza di gravi carenze organizzative e mancanza di trasparenza e responsabilità.
Il Governo sta lavorando sul problema e, soprattutto, mira a limitare le ripercussioni sui costi sanitari che gravano sul SSN: nel tentativo di arginare i disservizi e portare a un veloce abbattimento delle liste d’attesa, il Ministero della Sanità ha recentemente aggiornato il Piano normativo nazionale (2019-2021)1 , al quale tutte le strutture ospedaliere devono attenersi.
Emerge che la verifica dell’appropriatezza prescrittiva è certamente la prima azione da mettere in campo. Sfoltire, anche intuitivamente, libera spazio. In questo caso, accorcia i tempi d’attesa dei pazienti. Ma come avere certezza riguardo alla reale necessità e/o adeguatezza di una prescrizione medica? Il quesito trova una efficace risposta in una soluzione come Clinika di Artexe.
Clinika è un sistema che permette la gestione non solo di dati strutturati, ma anche di quelli non strutturati grazie all’Intelligenza Artificiale, trasformandoli in informazioni critiche per migliorare i servizi sanitari. È grazie all’analisi di documenti come diagnosi, referti, indicazioni terapeutiche, cartelle cliniche e risultati di diagnostica per immagini che si può infatti colmare il gap di conoscenza in relazione alla storia sanitaria del paziente e comprendere se una prescrizione è più o meno appropriata.
Gli algoritmi su cui si basa Clinika sono in grado di riconoscere, decifrare e rendere fruibili le informazioni contenute in qualsiasi tipo di documento. Ad esempio, incrociando i dati relativi al paziente con i criteri governativi di appropriatezza della prescrizione, il software rileva e segnala eventuali difformità. Allo stesso modo, Clinika trae informazioni relative al livello di qualità dei servizi erogati e alle performance degli operatori sanitari, consentendo al management di comprendere le cause e apportare le modifiche necessarie. È proprio questo è ciò che serve per andare dritti al cuore del problema delle liste d’attesa troppo lunghe.
Il sistema Clinika elabora ogni genere di dato, prendendolo anche da fonti non usuali, come i social network, gli istituti e le news. Basta impostare le fonti. Attraverso l’AI e in particolare le funzioni di machine learning, i dati vengono utilizzati in maniera predittiva per rilevare:
Così Clinika supporta il management nel prendere decisioni strategiche, ottimizzando i flussi, e concorrendo all’abbattimento delle liste d’attesa.
1 Fonte: Ministero della Salute