Gestione delle liste di attesa in sanità: il ruolo della data analytics

La gestione delle liste d’attesa in Sanità rappresenta uno dei fronti critici più ardui da superare. Tuttavia, un aiuto arriva dall’innovazione e, in particolare, dalla data analytics. Infatti, la grande mole di informazioni processata ogni giorno dalle strutture sanitarie è un tesoro che se ben utilizzato permette di formulare adeguate strategie per monitorare la situazione, oltre a colmare le lacune e gli intoppi che rallentano l’iter di programmazione di visite e interventi. Il tutto con l’obiettivo di cercare di rendere più efficiente l’erogazione dei servizi verso i pazienti, aumentando il benessere dei clienti e migliorando la Patient Experience. Vediamo dunque in che modo i big data influiscono positivamente sulla gestione delle liste d’attesa.


Il problema della gestione delle liste d’attesa e l’uso dei dati in Sanità

La gestione delle liste di attesa in Sanità rappresenta un problema annoso che reca gravi conseguenze sui cittadini.

All'interno del secondo il Rapporto civico sulla salute 2023 di Cittadinanzattiva, un intervistato su tre ha segnalato le liste d'attesa tra le maggiori carenze del Ssn. Dal documento emerge che per le visite da svolgersi entro 10 giorni, i cittadini hanno atteso fino a 60 giorni per la prima visita cardiologica, endocrinologica, oncologica e pneumologica. Senza codice di priorità, si è arrivati ad aspettare 360 giorni per una visita endocrinologica e 300 per una cardiologica. Nonostante il Governo nel 2022 abbia stanziato 500 milioni di euro per recuperare i ritardi accumulati durante la pandemia, le Regioni continuano a registrare attese molto lunghe e i fondi sono rimasti inutilizzati per circa un terzo. Per contro, nel 2022 si è vista una riduzione delle persone che hanno effettuato visite specialistiche (dal 42,3% nel 2019 al 38,8% nel 2022) o accertamenti (dal 35,7% al 32,0%). Seppure non determinante, visti i numeri, la digitalizzazione e l'uso strategico dei dati può aiutare a migliorare la situazione: molte aziende, infatti, ancora non posseggono uno strumento strutturato per le prenotazioni, che contatti per esempio in modo proattivo i pazienti quando una prenotazione viene cancellata

Dal rapporto Censis presentato in occasione del Welfare Day 2019 è emerso che gli italiani devono affrontare fino a 128 giorni d’attesa per sostenere una visita endocrinologica, il 35,8% non è riuscito a rivolgersi alla Sanità pubblica per la chiusura delle liste. Il problema in particolare non riguarda le situazioni di urgenza, come gli accessi al pronto soccorso, ma le visite programmate. Una situazione che ha ripercussioni anche sulla Sanità privata, in quanto il 62% dei cittadini, emerge dai dati Censis, si rivolge a entrambi i sistemi. La digitalizzazione e l’uso dei dati in modo strategico possono aiutare a migliorare la situazione.

Infatti, va precisato che cliniche e ospedali ogni giorno raccolgono una mole immensa di dati strutturati e non strutturati. I primi sono quelli conservati ordinatamente nei database, ben organizzati. Invece, la seconda tipologia si riferisce a dati di varia natura non organizzabili: si tratta di contenuti testuali, email, immagini. Esistono anche i dati semi strutturati, che rientrano parzialmente in uno schema. Tutti questi dati non si limitano a occupare spazio nei sistemi di archiviazione: rappresentano una valida risorsa per le aziende sanitarie, che se in grado di sfruttare appieno il loro potenziale possono cogliere informazioni indispensabili per la crescita del proprio business. L’insieme dei dati strutturati, non strutturati e parzialmente strutturati, se rappresenta una grande quantità assume il nome di big data. Un termine generico, per indicare un esteso volume di dati. Risorse preziose da sfruttare attraverso adeguati strumenti di analisi.

L'analisi dei dati possono rivelare ai direttori sanitari e agli amministratori delegati quali sono i servizi più richiesti, dove si annidano i fronti critici nei diversi settori dell’ospedale, quali le lacune nell’erogazione delle prestazioni e i motivi di maggior lamentela da parte dei pazienti. Tutte informazioni che possono assumere carattere strategico, nell’ottica di incrementare l’efficienza nel servizio sanitario.


I data analytics per la gestione delle liste di attesa

L'impiego di data analytics risulta essere utile anche per la gestione delle liste d’attesa in Sanità. La corretta valutazione dei big data, necessariamente da fare attraverso l’uso di piattaforme disegnate per trattare e gestire queste fonti, permette ad esempio di compiere analisi predittive capaci di fornire le indicazioni per organizzare adeguatamente le liste. Si può infatti compiere un monitoraggio su specifiche prestazioni, domanda e possibilità di offerta, un metodo che offre la possibilità di fare previsioni accurate sull’eventuale allungamento dei tempi d’attesa. Questo è utile per capire dove intervenire e come apportare migliorie, per esempio destinando più personale a un settore o valutare un aumento dei servizi proposti.

Ma non solo. Più in generale, i big data aiutano a concretizzare un modello di Sanità basata sul patient journey, metodologia di gestione sanitaria che pone il paziente-cliente al centro delle attività della struttura. Attraverso la trasformazione dei dati in informazioni, è possibile tenere sotto controllo le attività e i servizi erogati, andando a incrementare anche l’appropriatezza prescrittiva. Questo significa non programmare prestazioni mediche o chirurgiche se non sono davvero necessarie, evitando da una parte uno stress superfluo al paziente, dall’altra un costo extra per l’azienda sanitaria e, aspetto non rilevante, limitando l’intasamento delle liste d’attesa per visite o interventi.

Le conseguenze di questo approccio sono positive sia per la clinica che per il paziente. La struttura sanitaria, infatti, oltre a implementare una più oculata gestione delle liste d’attesa, migliorerà la propria efficienza e risparmierà costi superflui. Il paziente invece potrà apprezzare l’organizzazione della struttura, non si sentirà smarrito e non dovrà affrontare percorsi terapeutici che non siano assolutamente necessari per il proprio benessere. Il servizio erogato risulterà più veloce ed efficace, aumenterà quindi la percezione positiva nei confronti della clinica.

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