L’evoluzione verso la sanità data-driven è in pieno divenire, spinta dall’esigenza di bilanciare la qualità dei servizi erogati con la razionalizzazione dei costi e l’abbattimento delle inefficienze. Purtroppo, una serie di sfide di natura normativa e tecnica tendono a rallentare il percorso, prima fra tutte la frammentazione del dato sanitario.
Le strutture hanno sempre optato per soluzioni specifiche e adottato un approccio “best of breed”, che ha inevitabilmente portato alla frammentazione e ha vincolato la capacità di analisi del dato al proprio silos di appartenenza. In realtà, il valore per la governance e le decisioni cliniche nasce dalla capacità di correlare differenti tipologie e sorgenti di dati, trasformando l’informazione in conoscenza e questa, appunto, in valore tangibile per i vari stakeholder che popolano l’ecosistema sanitario.
Sanità data-driven e clinical governance: le soluzioni del Gruppo GPI
Grazie a un mix di competenze, esperienza e asset proprietari, il Gruppo GPI si pone come interlocutore unico nel percorso verso la sanità data-driven.
Tra le realtà che lo compongono, Oslo Italia e Bim Italia sono aziende – entrambe del Gruppo GPI – storicamente attive proprio sul versante della valorizzazione del dato sanitario, ovvero della gestione e dell’analisi delle informazioni all’interno di un ecosistema molto complesso. Il fine, osservato da una prospettiva di alto livello, è trasformare il patrimonio informativo delle strutture in valore tangibile per unità organizzative come le direzioni generali, gli uffici di controllo di gestione e gli uffici flussi, ma anche per tutto il personale medico e sanitario. Non a caso, le soluzioni di Oslo e di Bim sono in grado di abilitare il concetto di clinical governance, il cui fine è creare una prospettiva integrata tra gli aspetti clinici e quelli economico-gestionali.
Giovanni Bianchi, Amministratore Delegato di Oslo Italia, spiega a HealthTech360 che il tema si può affrontare in due modi: con un approccio tradizionale, quello del data warehouse, o con una soluzione più moderna di data virtualization, che “legge” direttamente il dato nella sua posizione originaria. Al di sopra dei repository, l’azienda crea applicazioni ad hoc che aiutano le strutture in svariati ambiti direzionali come quelli della produzione dei flussi di rendicontazione o per il performance management, ovvero per indirizzare i comportamenti delle strutture stesse verso il potenziamento delle performance organizzative e/o individuali.
Secondo Andrea Patanè, Amministratore Delegato di Bim Italia, ciò che conta, al di là della fondamentale importanza del repository, sono il disegno, la completezza e l’accessibilità del dato.
La completezza, in particolare, è fondamentale poiché permette non soltanto di definire l’oggetto specifico dell’analisi, ma fa sì che il dato possa essere messo in relazione ad altri che ne descrivono il contesto, e quindi aiutano concretamente a sviluppare conoscenza.
Bim, che fa parte del Gruppo GPI dal 2017, è particolarmente attiva sul fronte della gestione dei flussi sanitari; inoltre, partendo dai 195 indicatori che costituiscono il Programma Nazionale Esiti di Agenas, l’azienda aiuta le strutture a ottenere (tramite dei cruscotti) una panoramica immediata della propria situazione, al fine di prendere decisioni data-driven volte all’efficientamento dei servizi.
L’analisi dei dati destrutturati e il tema della privacy
Uno dei grandi temi della sanità data-driven è quello della valorizzazione di immensi volumi di dati destrutturati che fanno parte della pratica clinica: referti e mail dei medici, imaging, anamnesi e note rientrano nel patrimonio informativo delle strutture e, se debitamente trattati, possono trasformarsi in conoscenza utile per le strutture e, di conseguenza, per i pazienti.
Il Gruppo GPI sta investendo in sistemi di machine learning e di intelligenza artificiale in grado di estrarre informazioni da dati destrutturati come, appunto, i referti.
Oslo, in particolare, ha messo a punto degli algoritmi capaci di riconoscere la positività o negatività degli stessi; il risultato, messo a disposizione di sistemi di BI, può arricchire la conoscenza e condizionare i comportamenti di tutti i soggetti interessati.
Quando si parla di modelli di intelligenza artificiale, alla qualità del dato si affianca sempre il tema del volume dei dati, che è fondamentale per l’addestramento dei modelli stessi.
Dal Gruppo GPI passa quasi il 50% delle prestazioni sanitarie erogate in Italia, e questo gli conferisce una posizione pressoché unica a tal fine, cui segue un focus molto importante sulle tematiche della privacy. Sotto questo profilo, Oslo esprime due concetti molto interessanti: in primis, che non è importante possedere i dati ma conoscerli, e questo deriva da più di 20 anni di affiancamento alle strutture sanitarie; inoltre – come sottolineato al proposito da Giovanni Bianchi – risulta fondamentale portare l’intelligenza verso i dati e non viceversa, così da agevolare il più possibile la compliance normativa.
Così facendo, e pur tenendo conto di tutte le complessità del caso, una sanità in cui il dato indirizza contemporaneamente sia tematiche di governance che ambiti clinici non sembra per nulla un miraggio.
Contributo editoriale sviluppato in collaborazione con Gruppo GPI
