--- title: "Come azzerare le liste d'attesa in sanità: 3 mosse, 0 code" description: Per accorciare i tempi d’attesa è necessario intervenire con un approccio data-driven, vale a dire acquisire i dati e trasformarli in informazioni utili image: https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/Blog%20hc%2030.07%20(2).png --- [![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/company-of1.svg) ](https://mapsgroup.it/) [![](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/hubfs/raw_assets/public/Artexe_January2020%20Theme/images/Maps-Healthcare_web.svg) ](https://healthcare.mapsgroup.it/) - Maps healthcare - [ Chi siamo ](https://healthcare.mapsgroup.it/chi-siamo/) [ PATIENT EXPERIENCE ](https://healthcare.mapsgroup.it/patient-experience/) - LINEE DI OFFERTA - PATIENT EXPERIENCE [ Artexe® ](https://artexe.mapsgroup.it/) Piattaforma phygital di accoglienza [ Zerocoda® ](https://zerocoda.mapsgroup.it/) Comunicazione omnicanale e patient portal - Data Driven Governance [ Clinika® ](https://clinika.mapsgroup.it/) Healthcare Analytics Platform - 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I numeri lo confermano senza appello: secondo i dati Istat, nel 2024 quasi **5,8 milioni di cittadini** (il 9,9% della popolazione) hanno rinunciato a una visita o a un accertamento pur avendone bisogno, contro il 7,6% del 2023 e il 6,3% del periodo pre-pandemico. La quota di chi rinuncia specificamente **a causa delle lunghe liste d'attesa** è quasi triplicata rispetto al 2019. Il risultato di questo squilibrio tra **domanda e offerta** è duplice: da un lato l'aumento dei **tempi d'attesa**, dall'altro lo spostamento di una parte crescente della spesa sulle famiglie. Sempre secondo l'Istat, nel 2025 la spesa sanitaria complessiva ha raggiunto **190,1 miliardi di euro** (l'8,4% del PIL), di cui oltre **42 miliardi a carico diretto delle famiglie**. In altre parole: chi può, paga di tasca propria per accorciare l'attesa; chi non può, rinuncia. Ridurre le liste d'attesa, quindi, non è solo una questione di efficienza organizzativa, ma di **equità d'accesso alle cure**. ## ** La normativa oggi: dal PNGLA 2019-2021 al Decreto Liste d'Attesa  ** Per capire come ridurre le liste d'attesa occorre partire dalle regole del gioco, che negli ultimi anni sono cambiate profondamente. Lo storico **Piano Nazionale Governo Liste di Attesa (PNGLA) 2019-2021** aveva definito l'impianto di base tuttora valido: l'elenco delle prestazioni ambulatoriali e soprattutto le **Classi di priorità** — U (urgente), B (breve), D (differibile) e P (programmata) — ciascuna con un tempo massimo di attesa da garantire per almeno il 90% delle prenotazioni. Quell'impianto ruotava già attorno a un concetto chiave: l'**appropriatezza prescrittiva**, cioè l'uso delle risorse laddove vi sia un reale bisogno clinico, a garanzia dell'equità d'accesso. Su queste fondamenta si è innestato un intervento normativo molto più incisivo: il **Decreto Liste d'Attesa** (Decreto-legge 7 giugno 2024, n. 73, convertito nella **Legge 29 luglio 2024, n. 107**), seguito dal nuovo **PNGLA 2025-2027**. Le novità più rilevanti per chi governa i processi sanitari sono: - **Piattaforma Nazionale delle Liste di Attesa (PNLA)** — Nell'ambito della Missione 6 Salute del PNRR, è stata istituita un'infrastruttura nazionale, gestita da **AGENAS** sul Portale della Trasparenza, la cui prima versione è online dal giugno 2025. L'architettura prevede l'interoperabilità tra la PNLA e le **21 piattaforme regionali (PRLA)**, che confluiscono in un cruscotto nazionale per il monitoraggio dei tempi di attesa. Le linee guida di funzionamento e interoperabilità sono state fissate con il Decreto ministeriale del 17 febbraio 2025, mentre un successivo decreto di fine 2025 ha ripartito tra le Regioni oltre **27,4 milioni di euro** per rendere operativo il sistema. - **CUP unico regionale (o intraregionale)** — I Centri Unici di Prenotazione devono ora includere nelle agende **tutte le prestazioni**, sia del pubblico sia del privato accreditato, con il **divieto di sospensione o chiusura** delle agende di prenotazione. - **Garanzia della prestazione e ampliamento dell'offerta** — È previsto un meccanismo che assicura al cittadino tempi certi anche tramite il ricorso all'**intramoenia** o alle strutture private accreditate, insieme all'estensione delle visite in **fascia serale e nel fine settimana**, al superamento del tetto di spesa per il personale a partire dal 2025 e a una **flat tax al 15%** sulle prestazioni aggiuntive dei professionisti. - **Organismo di verifica e controllo** — Un sistema di vigilanza monitora, anche attraverso i dati della PNLA, il rispetto dei criteri di efficienza e appropriatezza, con la possibilità per il Ministero della Salute di intervenire con **poteri sostitutivi** in caso di inadempienze. - **RAO e appropriatezza "intelligente"** — Il PNGLA 2025-2027 valorizza il metodo dei **Raggruppamenti di Attesa Omogenea (RAO)** come riferimento per l'appropriatezza prescrittiva. Aspetto particolarmente significativo: la norma prevede esplicitamente che il monitoraggio dell'appropriatezza possa avvalersi anche di **piattaforme di intelligenza artificiale**, in coerenza con i criteri RAO e le buone pratiche clinico-assistenziali. Il messaggio di fondo è chiaro: il legislatore chiede alle strutture di passare dal semplice adempimento a una **governance attiva e misurabile** dei tempi d'attesa. E qui entra in gioco l'approccio data-driven. ## **Come ridurre le liste d'attesa: l'approccio data-driven in 3 mosse ** I primi dati resi disponibili dalla Piattaforma nazionale hanno confermato la gravità del problema: il Servizio Sanitario Nazionale rispetta i tempi massimi solo per circa la metà delle prestazioni programmabili, con punte di attesa che per alcuni esami possono superare i **300 giorni**. Ma un monitoraggio nazionale, per quanto necessario, resta uno strumento in larga parte **descrittivo ed ex post**: fotografa la situazione, non la corregge. Per accorciare davvero i tempi, ogni struttura deve dotarsi della capacità di **acquisire i dati e trasformarli in informazioni utili** — non solo per "fotografare" le performance in tempo reale, ma per agire sul rapporto domanda/offerta in modo **predittivo**. Ecco le tre mosse. ### Mossa 1 — Valutare le performance del sistema Per accorciare le liste d'attesa bisogna innanzitutto conoscere le performance del sistema con un livello di dettaglio che i cruscotti nazionali non offrono. Questo significa utilizzare i dati disponibili per analisi granulari: tempo medio di attesa per singola prestazione e per classe di priorità, tasso di saturazione delle risorse umane e tecnologiche, distribuzione delle agende tra erogatori, consistenza delle liste per singolo reparto. Pur avendo valore prevalentemente descrittivo, questo tipo di indagine abilita ottimizzazioni concrete: permette di individuare i settori in cui il sistema è in sofferenza e di intervenire con azioni mirate lato offerta, oltre a garantire quella qualità del dato che è oggi la precondizione per alimentare correttamente la PNLA. ### Mossa 2 — Prevedere la domanda (approccio predittivo) Qui si sale di livello, anche in termini di complessità. La quantità di dati a disposizione consente analisi di tipo **predittivo**, il cui obiettivo è anticipare la domanda futura per organizzare una risposta adeguata in tempi utili — esattamente ciò che il nuovo impianto normativo chiede quando parla di orientare la **programmazione dell'offerta**. Si entra nel mondo della **data science**: se la semplice osservazione dello storico basta a cogliere fenomeni di stagionalità (l'aumento dei test allergologici in primavera, per esempio), l'analisi avanzata può andare molto oltre. Sintetizzando dati provenienti da fonti eterogenee — andamento delle prenotazioni, dati clinici, segnali esterni — è possibile prevedere i picchi di domanda e intercettare anomalie **prima** che si traducano in un impatto sulle performance del sistema. ### Mossa 3 — Governare l'appropriatezza prescrittiva Alla domanda "come ridurre le liste d'attesa" si può dare una risposta concreta agendo direttamente sulla **domanda**, ovvero **ottimizzando l'appropriatezza prescrittiva**. È l'ambito in cui la normativa più recente si è fatta più esplicita, formalizzando il metodo **RAO** e aprendo all'uso di algoritmi e intelligenza artificiale a supporto della valutazione. Sul piano tecnologico questo significa adottare soluzioni software capaci di rilevare in modo automatico gli eccessi di prescrizione e le prestazioni non allineate ai criteri di appropriatezza, fornendo alle Direzioni competenti tutte le informazioni utili a intervenire. Agendo sulla radice della domanda inappropriata, questo approccio contribuisce a **ridurre le liste d'attesa**, ad **accelerare i tempi** e a garantire un **servizio migliore ai pazienti**, liberando capacità per chi ne ha effettivamente bisogno. ## **Verso una governance data-driven delle liste d'attesa** L'evoluzione normativa degli ultimi due anni ha reso evidente una direzione: la riduzione delle liste d'attesa non passa da un singolo intervento, ma da un **modello di governance basato sui dati**, capace di misurare, prevedere e correggere. La Piattaforma nazionale rappresenta l'infrastruttura di trasparenza e monitoraggio a livello di sistema; le singole strutture, però, hanno bisogno di strumenti che trasformino quei dati in **decisioni operative** quotidiane. È qui che una **Healthcare Analytics Platform** come [Clinika®](https://clinika.mapsgroup.it/) affianca il quadro pubblico: raccoglie e integra i dati sanitari, ne abilita l'analisi descrittiva e predittiva e supporta la governance dell'appropriatezza, aiutando le organizzazioni sanitarie a passare da una gestione reattiva a una gestione **anticipata** dei tempi d'attesa — nel pieno rispetto dei nuovi obblighi di monitoraggio e interoperabilità. Ridurre le liste d'attesa, in definitiva, non significa soltanto aggiungere offerta, ma **governare meglio** quella esistente. E per governare serve, prima di tutto, vedere con chiarezza. I dati, se ben interpretati, sono la mossa che azzera le code. [![New call-to-action](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/6967020/62de71b1-7831-4e71-bcb5-c7398436d37e.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/6967020/62de71b1-7831-4e71-bcb5-c7398436d37e) ### Iscriviti alla Newsletter [ Iscriviti ](https://content-artexe.mapsgroup.it/iscriviti-alla-newsletter) - [ I più visti](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/come-ridurre-le-liste-dattesa-in-sanita-in-3-mosse#tab-0) - [Gli ultimi](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/come-ridurre-le-liste-dattesa-in-sanita-in-3-mosse#tab-1) [Totem per il pagamento automatico, una panoramica ...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/totem-per-il-pagamento-automatico-una-panoramica-della-soluzione) 14 nov 2023 [Sistema informativo sanitario, scopriamo cos'è il ...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/sistema-informativo-sanitario-scopriamo-cosè-il-sis) 28 nov 2023 [Patient Journey, in cosa consiste e perché è strat...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/patient-journey-in-cosa-consiste-e-perche-e-strategico) 10 mar 2020 [Guida sintetica agli indicatori PNE: cosa sono e c...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/guida-sintetica-agli-indicatori-pne-cosa-sono-e-come-si-calcolano) 07 lug 2022 [Come azzerare le liste d'attesa in sanità: 3 mosse...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/come-ridurre-le-liste-dattesa-in-sanita-in-3-mosse) 05 mag 2020 [Interoperabilità in sanità: come integrare sistemi...](https://blog-healthcare.mapsgroup.it/interoperabilita-in-sanita-come-integrare-sistemi-clinici-amministrativi-e-assicurativi) 28 lug 2026 [AI generativa o algoritmi deterministici? 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