Il ruolo chiave dell’Healthcare Analytics nell’ottimizzazione dei servizi sanitari

La valorizzazione del dato è l’unica strada percorribile per l’ottimizzazione sistemica della sanità, a tutti i livelli. La stessa espressione “ottimizzazione dei servizi sanitari” assume infatti un significato differente a seconda della struttura in questione.

A titolo d’esempio, per un ospedale ottimizzare i servizi sanitari significa essere in grado di allineare l’offerta alla domanda attraverso un corretto indirizzamento delle risorse disponibili e migliorando l’efficienza dei processi, così da ridurre i tempi di attesa, migliorare l’appropriatezza delle cure, ridurre i costi e ottimizzare la patient experience. Dal punto di vista di una Regione, ottimizzare i servizi sanitari significa invece distribuire equamente le risorse alle strutture, implementare politiche preventive per ridurre i ricoveri, oppure sviluppare una rete integrata di servizi per rendere più accessibile l’assistenza sanitaria. Infine, ma l’elenco potrebbe proseguire a lungo, una clinica privata potrebbe ottimizzare i servizi sanitari attraverso lo sviluppo di applicazioni digitali evolute per la prenotazione delle prestazioni, per lo scambio documentale con i medici e per l’automazione delle procedure amministrative.

Healthcare Analytics, la strada per decisioni data-driven

Nonostante le diverse declinazioni, non è possibile ottimizzare i servizi sanitari senza la disponibilità di un solido patrimonio informativo da trasformare in informazioni con cui prendere decisioni strategiche e operative, che ovviamente dipendono della struttura e del ruolo ricoperto. Questo è comune a tutte le fattispecie precedenti, e anche a quelle non citate in modo esplicito. 

Nello scenario appena descritto emerge il valore degli healthcare analytics, definiti come “sottoinsieme della data analytics che utilizza sia i dati storici che quelli attuali per produrre informazioni utili, per migliorare il processo decisionale e ottimizzare i risultati nel settore sanitario”. Per dare un’idea dell’attualità del fenomeno, la spesa mondiale in soluzioni di healthcare analytics ha superato i 12 miliardi di dollari già nel 2021 e si prevede raggiunga i 32 miliardi nel 2030, che corrispondono a un CAGR dell’11,8%.

La forte crescita del mercato dipende principalmente da due fattori: 

• i potenziali (enormi) benefici in termini di pianificazione dell’offerta sanitaria, di perfezionamento dei processi e di miglioramento dell’esperienza dei pazienti; 
• il modesto livello di maturità data-driven delle strutture, sia pur con le naturali oscillazioni da un caso all’altro. 

Il problema dell’appropriatezza del dato

Escludendo valutazioni di natura culturale, il vero problema in sanità è la cosiddetta appropriatezza del dato: per ottenere un’informazione di valore, su cui decidere un investimento importante, la definizione di un budget, il potenziamento di un servizio a discapito di un altro o la spesa in una certa tecnologia, è fondamentale che la sorgente informativa (il dato) venga acquisita, trattata adeguatamente, messa in correlazione ad altre informazioni e, infine, analizzata per ottenere quell’informazione sintetica che le direzioni generali, le direzioni sanitarie, gli uffici di controllo di gestione, gli uffici flussi ecc, ritengono essenziale per il loro processo decisionale o per la conformità normativa. 

La sanità è da sempre contraddistinta da una fortissima frammentazione di sistemi informativi. La conseguenza più impattante è che il dato può essere analizzato solo all’interno del proprio silos (un ambiente scollegato e inaccessibile a tutte le parti del team IT), ovvero non è di per sé appropriato per un’analisi sistemica da cui nasce un valore reale. 

Gli healthcare analytics come pilastro dei sistemi direzionali

Gli healthcare analytics sono uno dei componenti, o meglio una delle attività dei sistemi direzionali sanitari, il cui ruolo è acquisire dati dai molteplici silos esistenti, normalizzarli e analizzarli per ricavarne valore tangibile per la struttura, per chi ne usufruisce (il paziente), per chi ci lavora e chi la governa. 

La peculiarità del mondo sanitario, che deriva da quanto detto finora, è che la complessità non riguarda tanto le tecniche di analisi, tra cui l’intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning, quanto rendere appropriato il dato per queste tipologie di analisi. Dopo di che, gli healthcare analytics possono fornire ogni tipo di informazione utile alle direzioni, tra cui: 

• Prevedere la richiesta di ricoveri o di interventi chirurgici;
• Valutare l’appropriatezza delle prescrizioni dei medici;
• Effettuare previsioni di spesa per i ricoveri o per servizi specifici come i pasti;
• Definire budget organizzativi o individuali;
• Valutare le prestazioni finanziarie di ogni reparto;
• Prevedere la richiesta di determinate prestazioni e indirizzare così gli investimenti verso nuovi macchinari.

Healthcare Analytics e il Gruppo Gpi

Il Gruppo Gpi accompagna tutte le strutture sanitarie verso un modello gestionale moderno e data-driven. Lo fa con soluzioni proprietarie, con l’esperienza decennale e con la capacità di semplificare un ecosistema estremamente complesso come quello dei sistemi informativi sanitari. 

Per quanto concerne, in dettaglio, gli healthcare analytics, il Gruppo Gpi ha tutti gli strumenti e le competenze per rendere appropriato il dato ad ogni forma di analisi, costruendo sistemi direzionali su misura che si interfacciano con i componenti dell’ecosistema informativo ed effettuano complesse elaborazioni sul dato per renderlo adeguato ad analisi avanzate e di valore, anche con l’ausilio dell’intelligenza artificiale. In questo modo, vengono soddisfatte le esigenze di tutti gli stakeholder sanitari, indirizzando le strutture, e di riflesso l’intero sistema, verso un paradigma davvero data-driven.