Il dato sanitario rappresenta uno degli aspetti centrali rispetto al tema complessivo della sanità digitale per quantità, dimensioni, tipologia e strategicità. Ogni anno il Servizio Sanitario Nazionale produce centinaia di migliaia di Terabytes di dati clinici ed amministrativi riferibili a milioni di assistiti/pazienti. Questa quantità di informazioni rappresenta un problema tecnologico (la crescita esponenziale del fabbisogno di storage in sanità), ma soprattutto un enorme problema relativo alla sicurezza: gli attacchi a scopo terroristico così come quelli più prosaicamente correlati ad iniziative malavitose finalizzate all’ottenimento di riscatti in denaro colpiscono molto frequentemente le strutture sanitarie in ogni Paese del mondo.

Ma il dato sanitario (soprattutto quello tipicamente clinico) rappresenta anche un’enorme opportunità a livello scientifico: essere in grado di analizzare enormi quantità di informazioni più o meno strutturate, fornendo elementi di supporto alle decisioni cliniche, significa incrementare considerevolmente le capacità “predittive” di una medicina sempre più orientata alla prevenzione secondaria come strumento di contrasto quotidiano all’insorgere ed all’evolversi di patologie in situazioni sempre più complesse di multimorbilità.

Le tecniche di deep e machine learning applicate alla medicina forniscono agli operatori sanitari un supporto insostituibile, potendo fare in pochi minuti quello che l’uomo – forse – potrebbe riuscire a fare in qualche anno di lettura ininterrotta di centinaia di migliaia di documentazione scientifica. In un sistema sanitario sempre più interconnesso e diffuso fra ospedale e territorio, le piattaforme di clinical collaboration rappresentano la “prossima grande sfida” per l’healthcare information technology: si superano i confini del sistema informativo ospedaliero e/o territoriale, garantendo viste in profondità dei dati (e non già dei “documenti”) dei pazienti che possono essere condivise fra tutti gli attori coinvolti nei processi di diagnosi e cura.

Il tutto nel rispetto della riservatezza del dato sanitario, sensibile per definizione e antonomasia, alla ricerca di un equilibrio fra diritto alla privacy e tutela dell’interesse collettivo superiore in un servizio sanitario sempre più determinato alla responsabilizzazione dei pazienti.

Qui di seguito il video integrale del webinar.

Molti processi critici - che sostengono la Digital Transformation di un’organizzazione - sono abilitati dall’Asset Management: progettare il passaggio in cloud dei servizi, definire Service Level Agreement sostenibili, valutare change request, valorizzare i processi di Incident Management e Request Fulfillment, gestire in modo oculato sia le risorse hardware che le licenze software e non subire gli audit dei vendor, fare spending analysis, sono solo alcuni esempi.

Per approfondire questi aspetti, FPA organizza un webinar (seminario on line) in collaborazione con Ivanti (ex Landesk), una realtà multinazionale che affianca le amministrazioni e le organizzazioni che offrono servizi per aiutarle ad affrontare i pain point di Service ed Asset Management determinati dall’evoluzione continua dei bisogni, delle tecnologie e delle norme.

Il Cantiere IT Governance è il nuovo tavolo di lavoro promosso da FPA che si propone di disegnare i percorsi di razionalizzazione ed evoluzione organizzativa e tecnologica della PA, anche alla luce delle previsioni del Piano triennale per l’ICT.

La digital transformation, nel corso degli ultimi anni, ha abilitato la digitalizzazione della maggior parte dei processi core delle aziende in tutti i settori. Tuttavia, la mole di dati resa disponibile dai sistemi informativi a supporto, viene sfruttata solo in piccola parte e, nella grande maggioranza dei casi, solo per ricavare alcune informazioni sulle performance di mercato rispetto agli obiettivi di business, che però poco spiegano dei processi sottostanti.

L’academy illustrerà come il Process Mining, un mix di metodologie consolidate e tecnologie innovative, utilizzando i dati dei sistemi informativi a supporto dei processi sia in grado di trasformarli in actionable insight che permettano di generare reale valore per l’azienda, avendo un impatto non solo sul miglioramento dei processi da un punto di vista organizzativo, ma sia in grado di migliorare significativamente anche le performance.

Durante l’incontro verrà inoltre discusso come queste tecniche permettano di evolvere il modo in cui guardiamo i processi, da un lato mostrandoli per come vengono realmente eseguiti, dall’altro superando la logica tradizionale dei KPI standard da monitorare per evolvere verso la creazione di un reale modello di performance management che sia effettivamente tarato sulle caratteristiche dei singoli processi.

La pervasività dei sistemi informativi in tutti i processi core delle aziende sanitarie abilita l’utilizzo di tecniche innovative quali il Process Mining, sviluppata negli ultimi dieci anni all’interno delle metodologie di Business Process Management, che facendo leva sulla conoscenza generata dai sistemi informativi aziendali consente di modellare i processi aziendali e valutarne le performance. Nel contesto della Sanità, infatti, le tecniche di Process Mining assumono particolare rilevanza dal momento che è un ambito ricco di dati ma spesso poco utilizzati e dai quali si trae poco valore.

La conoscenza generata dall’utilizzo del Process Mining potrebbe diventare essenziale per radicare nell’organizzazione la gestione per processi, accompagnando la struttura sanitaria verso la reale e profonda conoscenza dei propri meccanismi di funzionamento, attraverso tecniche estremamente pragmatiche, a basso impatto economico, in tempi rapidi di analisi e garantendo l’oggettività del risultato.

Durante la sessione formativa, verrà approfondito cosa è il Process Mining, quali sono i principali obiettivi e le sue possibili applicazioni in ambito sanitario anche attraverso esempi reali. Verranno inoltre discussi i vantaggi di utilizzare questo approccio innovativo e alcuni punti di attenzione per la sua applicazione in organizzazioni complesse come le aziende sanitarie.

La sfida della sostenibilità del nostro sistema sanitario deve essere affrontata anche attraverso un percorso di evoluzione dei modelli organizzativi e di funzionamento che accompagnano, abilitano e rafforzano le azioni di rinnovamento. Tutto questo deve poi essere associato ad uno sviluppo di nuove competenze coerenti con il nuovo modello. L’adozione di nuove tecnologie, da quelle più di frontiera – quali l’IoT e l’Intelligenza Artificiale – a quelle (almeno in teoria) più consolidate – quali il Fascicolo Sanitario Elettronico e la Cartella Clinica Elettronica – richiede infatti una revisione dei modelli organizzativi tradizionali che non sono in grado di fare fronte alla dinamicità del contesto attuale. In un quadro eterogeneo come quello italiano, dove esistono 21 sistemi sanitari diversi.

In questo tavolo discuteremo gli attuali modelli di governance dell’innovazione, limiti, punti di forza e criticità cercando di capire quali sono le tendenze in atto a livello regionale e aziendale e quali siano i modelli migliori per governare l’innovazione. Approfondiremo inoltre quali competenze caratterizzano le persone che fanno parte dell’organizzazione e quali sarà necessario sviluppare per stare al passo con l’innovazione.

Capire quale sia la modalità più efficiente e efficace per adottare nuove tecnologie è fondamentale per le aziende pubbliche. In particolare, in un contesto come quello attuale caratterizzato da risorse sempre più limitate ma con una forte esigenza di innovazione, meritano particolare attenzione il Partenariato Pubblico-Privato (PPP) – che prevede la collaborazione delle PA con il settore privato – e le Convenzioni CONSIP, che rappresentano invece uno strumento di efficientamento degli acquisti.

Il tavolo concentrerà la discussione sui possibili utilizzi di questi strumenti, sulla loro diffusione, sui vantaggi e sui limiti del loro utilizzo. Approfondiremo inoltre le diverse tipologie di Convenzioni CONSIP a cui possono accedere gli enti del SSN e le diverse fasi che ne definiscono l’accesso: Piano dei fabbisogni, Progetto dei fabbisogni e monitoraggio degli esiti.

Il Cantiere IT Governance è il nuovo tavolo di lavoro promosso da FPA in collaborazione con la Direzione centrale organizzazione digitale di INAIL che si propone di disegnare i percorsi di razionalizzazione ed evoluzione organizzativa e tecnologica della PA, anche alla luce delle previsioni del Piano triennale per l’ICT.

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La progressiva digitalizzazione nel settore sanitario e la pervasività dei sistemi informativi in tutti i processi chiave delle Aziende Sanitarie sta contribuendo alla creazione di un patrimonio informativo ricco, che opportunatamente valorizzato, consente di migliorare i processi aziendali e ottimizzare l’intera organizzazione. Oggi però, il potenziale di questo patrimonio non è sfruttato appieno e i dati sono spesso poco utilizzati e valorizzati.

Per affrontare le sfide attuali della sanità e contribuire alla sostenibilità di un sistema in cui le risorse sono sempre più limitate raggiungendo livelli ottimali di performance, diventa fondamentale che le Aziende Sanitarie adottino un approccio integrato per processi e che il management sviluppi una forte cultura del dato. Per raggiungere questi obiettivi, è oggi possibile utilizzare una tecnica innovativa che integra Business Process Management e Data Mining: il Process Mining, sviluppata negli ultimi dieci anni, che facendo leva sulla conoscenza generata dai sistemi informativi aziendali consente di modellare i processi aziendali e valutarne le performance.

La conoscenza generata dall’utilizzo del Process Mining potrebbe diventare essenziale per radicare nell’organizzazione la gestione per processi, accompagnando la struttura sanitaria verso la reale e profonda conoscenza dei propri meccanismi di funzionamento, attraverso tecniche estremamente pragmatiche, a basso impatto economico, in tempi rapidi di analisi e garantendo l’oggettività del risultato.

L’Academy si pone l’obiettivo di approfondire il Process Mining, descrivendo quali sono i principali obiettivi e i vantaggi di utilizzare questo approccio innovativo ed evidenziando alcuni punti di attenzione per la sua applicazione in organizzazioni complesse come le Aziende Sanitarie. Verranno inoltre presentate alcune delle sue possibili applicazioni in ambito sanitario anche attraverso esempi reali e la testimonianza dell’Istituto Clinico Humanitas di Rozzano che ha già avviato progettualità di Process mining.

Le sfide poste da longevità, cronicità, fragilità, non autosufficienza e dalla conclamata mancanza di medici e operatori sanitari, possono trovare risposte concrete e veloci con la diffusione in sanità dell’innovazione digitale. Senza la leva digitale, difficile immaginare effettiva presa in carico, continuità di assistenza e cura, sostenibilità del SSN. Infine, il SSN è ricco di dati in cui si nascondono informazioni sul funzionamento delle strutture sanitarie, per la diagnosi, la prevenzione e il trattamento delle malattie. Ma sono poco usati e dai cui si trae poca intelligenza.

Come cambiare tendenza? La Connected Care in questo contesto può essere una vera rivoluzione! Favorendo la convergenza di Internet of Things, Data Analytics, Patient Experience, AI e Machine Learning (su infrastrutture cloud scalabili), la Connected Care permetterà di dare senso e valore alla sempre più grande mole di dati disponibili, offrendo la capacità di comprendere l'unicità di ogni individuo nella debolezza della malattia e aprendo nuove prospettive per la governance del SSN. Le organizzazioni sanitarie potrebbero trasformarsi in vere e proprie data driven company in grado di centrare gli obiettivi di efficacia della cura e efficienza della gestione.

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Insieme al DG dell'AO San Giovanni Addolorata di Roma, Dott. Massimo Annicchiarico, faremo una riflessione strategica sul Operation Management e sull'evoluzione organizzativa e culturale necessaria. Insieme al responsabile della practice Data Driven Innovation di P4I, dott. Luca Flecchia, parleremo del Process Mining in sanità a supporto del performance management e del change organizzativo, anche commentando alcune applicazioni. Modererà la sessione Stefano Aiello

I rischi per la salute dell’uomo e del Pianeta possono essere affrontati in modo sistemico e trasversale sfruttando la nostra capacità di raccogliere, archiviare ed elaborare dati, con la prospettiva che diventino intelligenza collettiva a supporto delle decisioni. Attualmente però, la disponibilità di grandi quantità di dati (Big Data), prodotti all’interno dei Sistema Sanitari regionali, degli Istituti Zooprofilattici, delle Agenzie per l’ambiente e di tutte le organizzazioni o istituzioni che a vario titolo si occupano di sanità, veterinaria e ambiente viene usata in maniera limitata, sia all’interno dei vari settori che tra un silos e l’altro.

Oltrepassare i limiti presenti non è più rimandabile per sostenere l’evoluzione dei servizi sanitari e per prevenire future pandemie. Lo stesso concetto di One Health promuove lo scambio di conoscenza e il senso di responsabilità (accountability) che dovrebbero derivare da un sistema salute più connesso e trasparente. Le tecnologie disponibili offrono diverse soluzioni per diagnosi, terapia, processi decisionali in area clinica e salute pubblica e potrebbero trovare applicazione nella sorveglianza, combinazione con i Big Data, riorganizzazione degli interventi e dei servizi medico-chirurgici e gestione dei pazienti.

L’Artificial Intelligence e gli algoritmi di predictive analytics permetterebbero di interpretare i fenomeni relativi alla salute dell’uomo e dell’ecosistema a partire dall’analisi di dati provenienti da diverse fonti. In modo analogo, il cosiddetto paradigma “Digital twin” – ovvero la riproduzione digitale e in tempo reale dell’ecosistema fisico-socio-tecnico che riguarda le risorse, i dati e i processi dell’ecosistema di salute nel suo complesso – avvalendosi del ricco patrimonio informativo ad oggi già disponibile, potrebbe consentire un controllo e monitoraggio diffusi sugli asset che compongono il paradigma One Health, fare simulazioni rispetto al alcune variabili rilevanti e intervenire direttamente sugli asset stessi modificandone lo stato. Come si abilita, dunque, un modello One Health Data-driven?

Lo scenario è l’occasione per discutere con opinion leader, ricercatori, decision-maker e policy-maker rispetto all’urgenza del cambio di visione e di come la data governance sia fondamentale per abilitare un nuovo modello di salute interdisciplinare, connessa e predittiva.