Passare da una gestione reattiva dell’emergenza a una capacità predittiva dei flussi. Dalla qualità dei dati all’interoperabilità, la tavola rotonda della Rome Future Week ha messo al centro il ruolo dei modelli predittivi nella programmazione dei pronto soccorso
Come riuscire ad utilizzare i dati disponibili per la gestione delle emergenze in pronto soccorso? Prima che l’afflusso si trasformi in sovraffollamento, prima che un turno risulti sottodimensionato, prima che un picco di domanda renda più difficile allocare personale, posti letto e risorse. È su questa capacità di trasformare l’informazione disponibile in uno strumento di previsione e governo che si è concentrata la tavola rotonda “Il dato che salva tempo e cure”, ospitata ieri a Roma presso il Palazzo della Regione Lazio, in occasione della Rome Future Week. Al centro del confronto anche EmergInsight, la piattaforma oggetto di una recente pubblicazione su Jamia Open. Testato sui dati del pronto soccorso dell’Azienda ospedaliera universitaria San Giovanni di Dio e Ruggi d’Aragona di Salerno relativi al 2022 e al 2023, il sistema integra in un’unica dashboard indicatori operativi, analisi geospaziali e strumenti predittivi per supportare la gestione degli accessi e delle risorse.
La grande trasformazione digitale in atto
Luisa Regimenti, assessore all’università della Regione Lazio ha sottolineato l’impatto della grande trasformazione digitale in atto, che “investe il modo stesso in cui concepiamo prevenzione, organizzazione delle strutture sanitarie, gestione delle emergenze e sviluppo della ricerca medica”, con l’obbiettivo non solo di aprire i “cassetti digitali della sanità”, ma di capire come “trasformare questo patrimonio in uno strumento concreto di innovazione” per passare da “una gestione reattiva dell’emergenza a una predittiva”.
I dettagli dello studio
Il lavoro scientifico presentato nel corso dell’evento, ha analizzato complessivamente 114mila accessi, mostrando come la lettura integrata dei flussi possa aiutare a individuare stagionalità, distribuzione dei codici di triage, tempi di presa in carico e utilizzo delle risorse. Il modello predittivo consente inoltre di stimare l’andamento degli accessi nel breve periodo, offrendo alle strutture uno strumento per programmare personale e capacità assistenziale prima che emergano le criticità.
Un punto sul quale Massimo Ciccozzi, professore di Epidemiologia e statistica sanitaria presso l’Università Campus bio-medico di Roma e coautore dello studio, ha insistito. Il valore di strumenti di questo tipo, ha spiegato, sta nella piena interoperabilità e nella capacità di inserirsi nei processi già esistenti. Non è un più, ma un qualcosa che integra i sistemi e la gestione del pronto soccorso”, ha sottolineato. L’intelligenza artificiale e gli algoritmi predittivi, dunque, non come un livello separato dall’organizzazione sanitaria, ma come supporto alla capacità di leggere i flussi, distribuire meglio le risorse e ridurre inefficienze e tempi di attesa.
Un passaggio che richiede però di intervenire prima di tutto sulla qualità dell’informazione. Francesco Branda ricercatore dell’unità di Epidemiologia e statistica sanitaria del Campus, ha ricordato come “i dati che arrivano sono sempre sporchi” perché ogni azienda sanitaria utilizza strutture e modalità di raccolta differenti. Una parte rilevante del lavoro, ha spiegato, consiste quindi nel pulire e rendere interoperabili le informazioni, adattando lo strumento anche alle esigenze concrete di chi dovrà utilizzarlo. Una capacità che, secondo Irene Colasanti, responsabile settore progettazione e sviluppo di Sinforin, ha ricadute dirette sull’organizzazione del pronto soccorso. Conoscere in anticipo l’arrivo di possibili criticità può consentire alla dirigenza di intervenire sull’allocazione di medici, infermieri e altre risorse, oltre a contribuire a una gestione più efficiente di farmaci e materiali. “Avere una prospettiva più chiara sia di quello che c’è che di quello che potrebbe succedere”, ha osservato, diventa così uno degli elementi centrali del modello, con il fine di “mettere in relazione informazioni che vengono osservate separatamente e restituire una visione unica del sistema”.
Il dato come alleato
Il tema, tuttavia, supera il perimetro della salute in senso stretto, poiché come sottolineato da Daniele Di Giorgio, referente sanità Ucid Roma, la qualità del dato è ormai parte integrante anche delle decisioni economiche e finanziarie. “Il dato diventa un nostro alleato”, ha spiegato, a condizione però di essere in grado di lavorarlo e trasformarlo in informazione utile prima che una criticità diventi emergenza.
E, di fronte a pronto soccorso spesso sotto pressione, chiamati a gestire volumi di accesso variabili, carenze di personale, tempi di attesa e una domanda difficile da prevedere, la capacità di leggere e interpretare i dati in anticipo può diventare una risorsa per la programmazione sanitaria.
