Le tecnologie emergenti per migliorare la qualità in sanità

Artexe il 7 luglio 2020

Migliorare la qualità in sanità può significare molte cose: innanzitutto, ottimizzare il rapporto tra i pazienti e il sistema sanitario, il che significa accelerare i processi, rendere più flessibile e snello l’accesso alle prestazioni sanitarie, ridurre i tempi di attesa e, all’interno delle singole strutture, semplificare il più possibile il patient journey in tutte le sue fasi. Bisogna abbattere le code, gestire il paziente lungo tutti i punti di contatto con il sistema e la struttura, facendo in modo che il personale possa uscire dal concetto di attività di routine per dedicarsi a qualcosa di maggior valore. Qualità in sanità però vuol dire anche altro, come ottimizzare la gestione delle strutture sanitarie, ma anche rivolgere le tecnologie più avanzate verso percorsi di cura estremamente innovativi e promettenti, cosa che AI e la telemedicina intendono fare. Vediamo alcune ipotesi concrete. 


Qualità in sanità e servizi digitali ai pazienti

Migliorare il rapporto tra la struttura, pubblica o privata che sia, e il paziente è un obiettivo fondamentale del sistema sanitario, rientra nel tema della qualità in sanità ed è perseguibile tramite digitalizzazione. I benefici, come in ogni progetto di digital transformation, sono senza dubbio bilaterali: chi usufruisce dei servizi ne apprezza la semplificazione e la maggiore efficienza, mentre la struttura ottiene un incremento di produttività e, al tempo stesso, una riduzione forte di costi indiretti dovuti agli errori, alle inefficienze e a tutte le tipiche manifestazioni di un mondo non accuratamente digitalizzato.

Ma facciamo anche qualche esempio pratico: una piattaforma di servizi digitali per i pazienti può gestire la fase di accoglienza in modo smart, eliminando o riducendo al massimo le code e le attese allo sportello. Lo stesso sistema, dopo aver gestito il check-in, potrebbe guidare il paziente all’interno della struttura fino all’area di interesse, fornire tutte le informazioni per la preparazione ad un esame o a una visita, gestire le formalità burocratiche e assicurative, permettere il pagamento delle prestazioni e, perché no, il ritiro dei referti, permettendogli di organizzare con il proprio medico tutta l’attività di follow up. I benefici lato-paziente sono evidenti, ma c’è anche un aspetto data-driven da considerare, che ovviamente interessa le direzioni sanitarie: la digitalizzazione e l’integrazione dei processi in una sola piattaforma permette svariati tipi di analisi rivolte a comprendere eventuali servizi migliorabili, costi in eccesso, potenziali sprechi e via dicendo, informazioni che sono fondamentali per poter intervenire in modo tempestivo.


Qualità in sanità e localizzazione indoor

Da considerazioni di alto livello sulla digitalizzazione delle strutture sanitarie, passiamo ora a una tecnologia specifica, anch’essa capace di massimizzare il livello di qualità in sanità. La localizzazione all’interno delle strutture sanitarie, cosa non possibile tramite i comuni GPS, si presta a un’infinità di applicazioni pratiche e rappresenta, insieme alla macro-categoria a cui appartiene (Internet of Things), una grande promessa in ambito sanitario. Un sistema GPS-like può guidare il paziente all’interno della struttura, ma soprattutto può servire in casi di emergenza: conoscendo l’ubicazione del paziente nell’edificio, gli interventi diventano più tempestivi ed efficaci. La stessa tecnologia può avere poi sbocchi interessanti in materia di distanziamento per pazienti Covid.


Intelligenza Artificiale al servizio della medicina di oggi e di domani

Il tema dell’Intelligenza Artificiale in sanità è estremamente ampio e difficilmente confinabile in un paragrafo. Basti pensare agli scenari aperti dalla radiomica, radiogenomica, dall’Intelligenza Artificiale come assistenza al radiologo per le diagnosi e l’impostazione dell’iter terapeutico, nonché a tutto il macro-tema della medicina personalizzata: questi non sono che alcuni ambiti nei quali l’applicazione di AI, del machine learning e del deep learning potrebbero rappresentare una vera e propria svolta a livello diagnostico e terapeutico. La radiomica, in particolare, considera l’imaging radiologico come un insieme di dati sui quali applicare metodi avanzati di analisi quantitativa: in questo modo, essa tende non solo a superare i limiti dell’analisi qualitativa (l’occhio del radiologo) a livello diagnostico, ma a poter personalizzare al massimo i trattamenti - da cui il tema della medicina di precisione - con elevate probabilità di successo. Senza andare troppo avanti nel tempo, tramite AI è possibile automatizzare processi amministrativi e attività cliniche di ogni giorno: si pensi, per esempio, all’analisi automatica dei referti tramite riconoscimento del linguaggio naturale, cosa che solleva il personale clinico da una mole non indifferente di lavoro, permettendogli di dedicarsi all’attività di cura.


Telemedicina e telechirurgia

Altro tema tecnologico importantissimo è quello della telemedicina, un argomento estremamente ampio che proprio in questi mesi sta subendo una forte accelerazione essendo diventato opportuno distanziare, per quanto possibile, medici e pazienti per evitare infezioni. La telemedicina non è certamente nata per questo, ma può avere un ruolo importante per evitare futuri contagi del personale medico. Per il resto, sotto tale categoria rientrano un’infinità di fattispecie: telemedicina va infatti dal consulto via smartphone con il proprio medico di base fino a veri e propri percorsi di cura a distanza, gestiti tramite piattaforme ad hoc. Ultimamente si parla molto anche di telechirurgia, intendendo con tale termine la possibilità di eseguire interventi chirurgici da remoto: il merito è anche dell’implementazione di reti a bassissima latenza, tra le quali una menzione specifica va al 5G.


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