Uno degli obiettivi prioritari del decision maker è ottimizzare l’organizzazione riducendo gli sprechi e migliorando l’efficienza, a beneficio dell’immagine dell’azienda. Nel caso dell’azienda sanitaria, uno dei primi nodi da sciogliere è la gestione delle liste di attesa che rappresentano la principale inefficienza del sistema a danno dei pazienti e delle strutture sanitarie. Individuate le cause che allungano le liste di attesa, è possibile agire su di esse per migliorarle adottando un approccio data-informed che, con il supporto degli strumenti giusti, è in grado di offrire molti vantaggi dal punto di vista gestionale e strategico.
Con un approccio data-informed si va oltre la prospettiva data-driven per fare in modo che le analisi predittive e prescrittive basate sul monitoraggio dei dati, oggettivi e soggettivi, siano una delle componenti fondamentali a supporto del decision maker. In questo caso, è fondamentale per poter intervenire sulle cause complesse che concorrono ad aumentare le liste di attesa, così da gestirle al meglio e ridurle, offrendo un servizio migliore al paziente e ottimizzando la gestione del personale sanitario.
Un primo vantaggio dell’approccio data-informed è migliorare l’appropriatezza prescrittiva. Ridurre le prestazioni specialistiche non necessarie, infatti, è il primo passo per ridurre anche le liste di attesa. Grazie agli strumenti giusti, è possibile verificare l’appropriatezza di ogni singola prescrizione, monitorando la situazione e paragonandola ai valori di riferimento dei protocolli prescrittivi.
I sistemi di data analytics evoluti, infatti, possono leggere anche i dati non strutturati presenti nelle prescrizioni e affinare così l’analisi. Con un “motore semantico” le note presenti come dati non strutturati, ricche di informazioni qualitativamente rilevanti, possono essere “tradotte” in informazioni organizzate che aumentano la profondità e l’ampiezza dei data warehouse aziendali e quindi le informazioni disponibili per analisi più accurate.
Attraverso report e insight è possibile evidenziare l’aderenza dell’appropriatezza prescrittiva nel tempo e ottenere così preziose indicazioni per il decision maker a beneficio di una migliore gestione delle liste di attesa.
Un altro vantaggio dell’approccio data informed è la possibilità di gestire le liste di attesa a partire da una gestione ottimale delle prenotazioni. In pratica, significa avere uno strumento per offrire al paziente la migliore disponibilità per la prestazione richiesta in breve tempo e, contemporaneamente, mettere in evidenza i periodi o i reparti con picchi di attività con l’obiettivo di organizzare al meglio personale e gli spazi disponibili.
A partire dai dati, infatti, con un approccio data informed gli operatori possono individuare facilmente le prime disponibilità per ogni prestazione richiesta in modo rapido e semplice. Ciò contribuisce a migliorare la gestione delle liste di attesa fornendo un servizio più efficiente ai pazienti.
Grazie all’analisi predittiva, il monitoraggio delle prenotazioni permette di rilevare in anticipo le possibili criticità quindi di trovare adeguate soluzioni. Il vantaggio dell’approccio data informed, in questo caso, è principalmente organizzativo perché consente di ottimizzare la gestione del personale e degli spazi in funzione della previsione di domanda specifica rispetto ad ogni determinata prestazione o servizio. Un’organizzazione più efficiente si rispecchia in un servizio più puntuale che concorre a ridurre le liste di attesa generando benefici sia per la gestione interna che per il paziente.