Come ridurre le liste d’attesa in sanità in 3 mosse

Artexe il 5 maggio 2020

Come ridurre le liste d’attesa in sanità? La domanda è semplice e diretta, ma una risposta coerente deve considerare la complessità del sistema che origina quello che è il principale limite della sanità pubblica. Non ci sarebbe bisogno di numeri per confermarlo: è palese il fatto che, in questo gioco di domanda e offerta, l’eccesso di domanda generi tempi d’attesa non sempre sostenibili e a cui le persone fanno fronte mediante la sanità privata. I dati lo confermano: secondo il Rapporto PiT Salute Cittadinanzattiva, il 57,4% degli interpellati ritiene che i tempi di attesa siano il limite principale del sistema sanitario, con particolare riferimento alle visite specialistiche (34,1%), seguite degli interventi di chirurgia (31,7%) e dagli esami diagnostici (26,5%).


Come ridurre le liste d’attesa: la normativa

Per comprendere come ridurre le liste d’attesa bisogna conoscerne il funzionamento e la normativa. Punto di partenza è dunque il Piano Nazionale Governo Liste di attesa 2019-2021 (PNGLA), che tra l’altro fissa l’elenco delle prestazioni ambulatoriali, definisce le Classi di priorità (U, urgente; B, breve; D, differibile; P, programmata) e fissa per ognuna di esse un limite massimo di attesa. Molto interessante è la parte in cui il regolatore stabilisce che “il tempo massimo di attesa indicato dalla Regione e Provincia Autonoma dovrà essere garantito (ai fini del monitoraggio) almeno per il 90% delle prenotazioni con Classi di priorità B e D (cui dall’1/1/2020 si aggiunge anche la P, ndr)”. Visto che la dilatazione dei tempi d’attesa non dipende unicamente da fattori imprevedibili e da urgenze, bensì da un eccesso di domanda di prestazioni o esami specialistici, si ribadisce più volte il concetto di appropriatezza prescrittiva, per fare in modo che le risorse disponibili vengano usate laddove ve ne sia fondato bisogno e per garantire l’equità d’accesso alle prestazioni. Proprio per questo motivo, la normativa richiede al medico prescrittore alcune indicazioni precise, tra cui: l’indicazione di prima visita/prestazione strumentale oppure di accessi successivi; la Classe di priorità e il quesito diagnostico. Quest’ultimo è fondamentale proprio ai fini dell’appropriatezza prescrittiva.


Come ridurre le liste d’attesa: dati e piattaforme

Possiamo ora tornare alla domanda iniziale: come ridurre le liste d’attesa? I tempi dipendono chiaramente da una compresenza di domanda e offerta: il principio di appropriatezza appena citato agisce riducendo la domanda, che di conseguenza accorcia tempi e liste.

Posto che fondamentali sono la responsabilità individuale e il parere del medico, la tecnologia può senz’altro dare una mano. Le prenotazioni vengono, infatti, registrate all’interno di apposite piattaforme software (Centro Unico di Prenotazione), che riportano tutte le informazioni necessarie ai fini dell’erogazione della prestazione, sia essa una visita o un esame. Per accorciare i tempi d’attesa è dunque necessario intervenire con un approccio data-driven, vale a dire acquisire i dati e trasformarli in informazioni utili non solo a “fotografare” le performance in tempo reale, ma ad agire sul rapporto domanda/offerta in modo predittivo. Ecco come:


Valutazioni delle performance del sistema

Per accorciare le liste d’attesa bisogna innanzitutto conoscere le performance del sistema. Questo significa utilizzare i dati disponibili ai fini di svariate analisi, tra cui il tempo medio di attesa per la specifica prestazione e quello relativo a una classe di priorità. Questo tipo di indagine, pur avente valore descrittivo, permette alcune interessanti ottimizzazioni: per esempio, si possono notare settori in cui il sistema è particolarmente in sofferenza e intervenire con un miglioramento lato-offerta.


Approccio predittivo della domanda

Qui siamo a un livello superiore, anche di complessità. La quantità di dati a disposizione permette di effettuare analisi di tipo predittivo, il cui obiettivo è, appunto, prevedere la domanda futura per mettere in campo una risposta adeguata in tempi utili.

Si entra, in pratica, nel mondo della data science: se infatti è sufficiente una banale osservazione dello storico per giungere a utili considerazioni di stagionalità (aumento richiesta test allergologici in primavera, per esempio), l’analisi dei dati può andare molto, molto oltre. Sintetizzando dati provenienti da fonti eterogenee (news, social media, dati clinici, l’andamento delle prenotazioni stesse…) è possibile prevedere picchi di domanda e intercettare dati anomali prima che sfocino in un problema capace di avere un impatto sulle performance del sistema.


Ottimizzare l’appropriatezza prescrittiva

Alla domanda “come ridurre le liste d’attesa” si può dare una risposta concreta ottimizzando l’appropriatezza prescrittiva. Anche qui, tramite la tecnologia. È infatti possibile adottare soluzioni software che, in forma del tutto automatica, effettuino proprio questa valutazione e rilevino eccessi di prescrizione, fornendo tutte le informazioni del caso alle Direzioni competenti. È palese il fatto che questo sistema, agendo direttamente sulla domanda, possa ridurre le liste d’attesa, accelerare i tempi e permettere l’erogazione di un servizio migliore ai pazienti.


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