HD Lab – HealthCare DataScience Lab


Emergencies, Technologies and Beyond
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HD Lab – HealthCare DataScience Lab


Emergencies, Technologies and Beyond

Negli ultimi anni il settore sanitario sta subendo numerosi cambiamenti, in particolar modo, per quel che concerne i processi di digitalizzazione: si pensi alla massiccia introduzione di nuove tecnologie digitali (cartelle cliniche, fascicolo sanitario elettronico, etc…), e alle recenti soluzioni di telemedicina (nuovi strumenti di comunicazione digitale tra medico e paziente, intelligenze artificiali, etc.) a cui si è ricorso per garantire la continuità assistenziale sul territorio (setting di cura «riscoperto» e potenziato durante la pandemia da COVID-19).

L’utilizzo di tali tecnologie ha generato, di conseguenza, una enorme disponibilità di dati e informazioni: il termine Big Data è ormai ben noto a tutti e le aziende stanno cercando di trarre il maggior beneficio dalle applicazioni di Data Science nel settore sanitario.

La gestione di tali flussi di dati, la corretta analisi, la puntuale interpretazione e l’immediata disponibilità di informazioni e dati, rappresentano fattori cruciali anche per le strutture sanitarie, sia da un punto di vista clinico, per garantire la migliore assistenza dei pazienti, sia da un punto di vista gestionale, per ottimizzare le risorse a disposizione e per supportare il decision making process, al fine di portare a una maggiore efficienza delle organizzazioni, aumentando le performance dei processi e preservando un accettabile grado di sostenibilità.

Inoltre, non solo in situazioni critiche ed emergenziali, come la pandemia da COVID-19, nelle quali si è reso indispensabile reingegnerizzare i processi di presa in carico e cura all’interno dei setting ospedalieri e territoriali, ma sarà inoltre necessario ridisegnare i processi e nuovi modelli di cura sostenibili anche alla luce della grande opportunità offerta dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), sulla base dei dati a disposizione e della loro corretta analisi e interpretazione.

OBIETTIVI

Obiettivo generale dell’Healthcare Datascience LAB – HD LAB, Emergencies, Technologies and Beyond, è quello di integrare i principi fondamentali dal data science e del data management a quelli organizzativi e delle operations, unitamente a una visione per processi in Sanità, permettendo di fornire conoscenze e competenze sull’utilizzo dei big data agli operatori del settore, con risposte pratiche e al tempo stesso aggiornate, così da poter prendere delle decisioni informate e basate su real-world data.

Healthcare Datascience LAB – HD LAB intende fornire ai professionisti del settore non solo la dotazione tecnologica adatta, al fine di migliorare gli output del loro lavoro, aumentare l’empowerment personale e professionale e ottimizzare i processi e le performance delle realtà in cui operano, ma anche momenti di formazione per l’utilizzo della stessa, accompagnati anche da workshop e percorsi formativi progettati in base alle esigenze dei diversi professionisti che possano inoltre sviluppare maggiormente le abilità relazionali, di multidisciplinarietà, di pensiero critico ed esperienzialità, incentivando l’approccio digitale.

Healthcare Datascience LAB – HD LAB inoltre promuove attività di disseminazione dei risultati conseguiti da progetti di ricerca sui temi di healthcare management tramite la produzione scientifica e divulgativa.

Destinatari dell’Healthcare Datascience LAB – HD LAB, Emergencies, Technologies and Beyond, potranno essere tutti i professionisti che, a vario titolo, operano all’interno del Settore Sanitario e Socio Sanitario (di estrazione clinica, amministrativa, della dirigenza, del comparto), gli operatori delle Aziende produttrici di tecnologie in ambito sanitario (farmaci, dispositivi elettromedicali, digital technologies, etc…), gli studenti di Ingegneria Gestionale che frequentano il percorso in Health Care System Management, ma anche a tutti gli altri studenti interessati al settore sanitario e socio sanitario.

COLLABORAZIONI

Healthcare Datascience Lab ha attivato collaborazioni per analisi e ricerche con primarie strutture sanitarie nei differenti setting regionali.

Proporrei di mettere HD Lab collabora con numerose strutture e aziende sanitarie e ha attivato una collaborazione strutturata con Porini S.r.l., Artexe S.p.A., l’Azienda ospedaliera Santi Antonio e Biagio e Cesare Arrigo di Alessandria.

Obiettivo è quello di aumentare il numero di collaborazioni e reti con nuovi modelli di partenariato sia con altre Università sia con stakeholder di natura differente (imprese, strutture sanitarie e singoli professionisti).

 

WEBINAR

Nel contesto della logistica distributiva dei presidi sanitari, è la prima volta in Italia che si propone una survey su larga scala che analizza il punto di vista dei pazienti: 850 gli utenti che hanno risposto alle domande, tutti cittadini piemontesi.

Una visione puntuale dei punti di forza e criticità dei modelli implementati per la distribuzione dei presidi sanitari.

Un momento di confronto e dibattito prendendo in riferimento i vari punti di vista degli attori coinvolti in questi processi: non solo quindi quello clinico, ma anche quello regionale, delle istituzioni e delle associazioni degli utenti e degli altri attori coinvolti nel processo di erogazione del servizio.

https://youtu.be/C3jWAQJ6mU4

Oggigiorno ogni settore presenta una sempre crescente mole di dati a disposizione per rielaborazione e strutturazione del sapere. I dati sono un patrimonio prezioso per la conoscenza e per le evidenze che è possibile trarre da essi. Non tutti però, sono in grado di poter trattare, elaborare, visualizzare e sintetizzare i risultati di tali elaborazioni. Proprio a questo riguardo sempre più si sente parlare di data science, come nuova disciplina rivolta a tali tematiche, e di data scientist, come nuova figura professionale che dovrebbe essere sempre più dedicata a una gestione efficace ed efficiente di grandi moli di dati, non solo in fase di preparazione e analisi, ma anche, e soprattutto, nella fase di trasmissione delle informazioni ricavate dai dati stessi, rendendole fruibili a chi deve prendere decisioni.

L’applicazione del data science nel settore sanitario porta con sé anche alcune sfide, in primis l’integrazione dei dati e la quantità di dati da analizzare non sempre semplice da gestire e analizzare in real time. Un’altra sfida è quella relativa all’accessibilità ai dati; in questo senso è importante considerare che spesso è presente un altissimo grado di frammentazione, anche all’interno della stessa struttura sanitaria.

Poiché la figura del data scientist è emergente in questo settore, ma è anche di recente concezione a livello globale, diviene rilevante analizzare e approfondire tale figura in termini di competenze che essa debba preferenzialmente possedere.

È proprio all’interno di questo contesto che si inserisce l’attività di ricerca presentata durante il webinar, condotta in collaborazione con l’Associazione Italiana degli Ingegneri Gestionali in Sanità (InGeSan), volta a comprendere l’attuale contesto nel quale il tema del Data Science deve svilupparsi e le specifiche caratteristiche che ne consentono una migliore e più adeguata introduzione all’interno del contesto sanitario e quale possa essere il ruolo dell’Ingegnere Gestionale in questo panorama.

https://youtu.be/dAvBTTPmXmI

La gestione della pandemia da COVID-19, nelle sue differenti manifestazioni, ha imposto, in particolar modo a livello ospedaliero, una rivisitazione importante degli spazi, dei processi e delle risorse, con un ingente investimento dedicato. In condizioni di emergenza, è stato possibile dedicare risorse contenute per gli aspetti di mappatura dei processi, con particolare riguardo a quelli di natura economica. Tuttavia, sempre più, oggi, tutto il mondo, non solo il contesto nazionale, esprime l’esigenza di comprendere l’assorbimento di risorse economiche correlato alla gestione del paziente COVID-19, che accede presso una struttura ospedaliera, al fine di supportare il processo di decision making e per attuare delle adeguate politiche di pianificazione sanitaria.

È proprio all’interno di questo complesso e affascinante contesto, che si inserisce l’attività di ricerca presentata durante il webinar, e pubblicata su alcune riviste di settore quali “Quotidiano Sanità” e “Impresa Sanità”, che, condotta in collaborazione con l’Azienda Ospedaliera Nazionale SS. Antonio e Biagio e C. Arrigo di Alessandria, si è posta l’obiettivo primario di definire l’assorbimento reale di risorse economiche correlato alla presa in carico e alla gestione ospedaliera del paziente affetto da COVID-19, sulla base della severità della patologia e della condizione clinica del paziente stesso, così da rispondere alle seguenti domande di ricerca: i) Quante risorse assorbe la gestione ospedaliera di un paziente affetto da COVID-19 all’interno dei differenti setting di intensità di cura (bassa, media o alta intensità/complessità di cura)? ii) Quanto costa complessivamente un percorso del paziente, considerando tutta la sua storia ospedaliera, dall’ingresso alla dimissione?

Parlano di noi

Impresa Sanità

Quotidiano Sanità

https://youtu.be/7iUPbjQTvfI

La gestione operativa nelle Aziende Sanitarie è uno dei temi che ha sortito particolare interesse negli ultimi anni e la sua implementazione ha coinvolto sia gli accademici sia i professionisti del settore.

L’operation management viene definito come l’insieme delle attività di gestione delle risorse presenti in un’azienda e ha l’obiettivo di massimizzare l’efficienza e l’efficacia in un’organizzazione. Su questo tema, da una collaborazione tra l’Associazione Italiana degli Ingegneri Gestionali in Sanità (InGeSan), e l’Healthcare Datascience Lab di LIUC Business School, è stata strutturata una survey sull’ implementazione della gestione operativa a livello nazionale in Sanità.

PUBBLICAZIONI

Il modello distributivo scelto per erogare gli ausili per l’incontinenza incide notevolmente sulla qualità del servizio offerto che il paziente percepisce, inteso proprio come supporto ricevuto. (Carsughi et al., 2019)

Individuare la giusta modalità di distribuzione dei prodotti assorbenti non è cosa semplice, molto spesso viene vista come una semplice “fornitura di prodotti” effettuata mettendo in pratica politiche al ribasso che disincentivano le aziende ad investire in qualità e innovazione.

Obiettivo, dunque, del presente report è quello di analizzare l’organizzazione dei processi di distribuzione per i presidi ad assorbenza per l’incontinenza, prendendo in considerazione il contesto territoriale di Regione Piemonte e di valutarne le performance per comprendere quale modello risulta avere le ricadute migliori a livello organizzativo, economico e di soddisfazione dell’assistito. Il punto di vista dell’assistito è cruciale per l’analisi, dal momento che non esistono evidenze consolidate sul tema: difatti la comprensione del livello di soddisfazione del paziente intesa in termini di livello di supporto e assistenza percepiti e in termini di spesa sostenuta di tasca propria, danno un importante contributo nell’individuazione del modello distributivo migliore.

In collaborazione con il patrocinio dell’Associazione InGeSan, è stato strutturato un questionario con lo scopo di approfondire il tema del monitoraggio delle performance delle aziende sanitarie mediante i KPI. Questo è stato redatto al fine di comprendere come gli indicatori vengano utilizzati dalle aziende italiane, in particolare, quelli relativi alle sale operatorie e alle attività legate al trasporto interno del paziente.

Gli obiettivi della ricerca sono:

  • indagare come le organizzazioni sanitarie abbiano risposto alla pandemia attraverso l’implementazione di vari servizi di Telemedicina, modificando le modalità di gestione organizzativa dei servizi erogati e assistendo alla nascita di una nuova routine lavorativa;
  • evidenziare le problematiche riscontrate, nonché le azioni correttive che ogni organizzazione all’interno del SSN ha apportato e che possano essere utili per tutte le strutture che vogliano dotarsi di queste tecnologie innovative.

Workshop ed Eventi formativi

La presenza di un numero sempre maggiore di informazioni in ambito sanitario necessita di competenze statistiche e dell’utilizzo di specifici approcci, robusti a livello metodologico. Il punto che anima il dibattito e che ha spinto anche l’Organizzazione Mondiale della Sanità ad attivarsi per affrontare questo tema è sicuramente legato all’attendibilità dei dati, alla luce della moltitudine di flussi sanitari che vengono generati ogni giorno, non solo a livello istituzionale, ma anche da dispositivi e tecnologie di monitoraggio continuo.

I dati supportano, infatti, professionisti e aziende nel prendere decisioni in maniera oculata e strategicamente valida, puntando al miglioramento delle performance: per farlo, però, è necessario disporre di strumenti adeguati, quali possono essere le soluzioni di statistica per la data analysis, come appunto Statistics for Data Analysis powered by SPSS, ossia una soluzione di statistica utile per approfondire le informazioni di natura descrittiva e tecnica, al fine di prendere le giuste decisioni in un’ottica di ottimizzazione ed efficientamento complessivo.

Statistics for Data Analysis automatizza i processi di analisi dei dati in modo da trasformarli in informazioni e fornire agli utenti report facilmente fruibili. La grande mole di dati a disposizione delle strutture, infatti, non sarebbe gestibile manualmente dagli operatori, considerando la quantità, le diverse forme sotto cui si presentano, talvolta non comprensibili, ma soprattutto la difficoltà di metterli in relazione tra loro e individuare pattern, tendenze e andamenti.

Il fine ultimo del webinar risulta essere l’acquisizione di conoscenze di base per l’utilizzo operativo delle funzionalità del software SPSS a supporto della comprensione di flussi di dati sanitari, di origine qualitativa e/o quantitativa, individuando la tecnica di elaborazione statistica ottimale in relazione alla natura del dato disponibile e all’obiettivo finale richiesto dall’analisi.

Ad un anno e mezzo di distanza dallo scoppio dell’epidemia da COVID-19 non esistono ancora delle evidenze univoche in riferimento ai modelli organizzativi ospedalieri preferibili per meglio gestire la pandemia. Sono però intuibili i potenziali vantaggi correlati all’adozione di nuove strategie di presa in cura del paziente, soprattutto per la valutazione del percorso clinico, economico e organizzativo alternativo posto in essere.

I ricercatori dell’Healthcare Datascience Lab – HD LAB della LIUC Business School hanno strutturato uno strumento di simulazione epidemiologica basato sulla metodologia del System Dinamics utile per effettuare analisi di scenario e simulare per esempio la dinamica della pandemia da COVID, anche sulla scorta dell’efficacia delle strategie di trattamento attualmente disponibili e utilizzate in pratica clinica.

Il workshop si propone di introdurre ai sistemi dinamici un gruppo multidisciplinare, facente capo a una struttura ospedaliera, non solo ai fini dell’utilizzo a livello aziendale di queste metodologie, ma soprattutto per garantire una capacità di lettura critica del dato, nonché una capacità di applicare uno strumento di previsione per la gestione delle emergenze e delle situazioni di criticità interne. Ulteriore obiettivo, da raggiungere mediante l’attività didattica e di simulazione, è acquisire una capacità di analisi critica dell’esistenza di ulteriori potenziali vantaggi organizzativi, di capacity di sistema e di impatto sui budget aziendali che possono essere valutate sulla scorta dell’ottimizzazione dei percorsi terapeutici e di cura oggi a disposizione.
Tale attività, al contempo didattica e di action research, è di particolare rilievo e interesse sia sotto un profilo clinico-epidemiologico, sia a livello organizzativo-economico, nell’ottica di poter maneggiare uno strumento di simulazione e previsione, leggendo i risultati attesi e interpretandoli sia ai fini della costruzione di percorsi di ottimizzazione, sia per la corretta valutazione di percorsi organizzativi e di cura, con chiara indicazione delle best practice da poter attuare.

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