In Italia la percentuale di persone “over 65” nel 2010 era circa il 21% della popolazione totale: le stime più recenti ipotizzano di arrivare nel 2050 fino a circa il 33%. Cifre impressionanti, che comportano allo stesso momento devastanti effetti sociali e incredibili opportunità di business. L’invecchiamento della popolazione è infatti uno degli elementi che sta garantendo negli ultimi anni imponenti aumenti negli investimenti del settore medicale, con particolare attenzione ai temi legati all’innovazione tecnologica. Tra questi c’è sicuramente l’utilizzo di metodi e strumenti di Business Intelligence che, oltre a consentire l’aumento delle capacità di approfondimento della conoscenza delle patologie, aiutano anche ad ottenere ottimi risultati su temi di contenimento dei costi, massimizzazione dell’utilizzo delle risorse ma ancora più importante su l’effettivo recupero dei pazienti.
Le basi dati a disposizione per effettuare analisi e valutare modelli sono storicamente molto vaste, ma al solito fortemente variegate e di difficile integrazione tra loro. Il settore healthcare inoltre, che si sta muovendo sull’ambito Big Data con un pò di ritardo rispetto a quello bancario o dei services, è sempre stato fortemente rallentato dal problema della gestione dei dati personali e sensibili, che comunque rimane un elemento cui prestare estrema attenzione (attualmente sono disponibili sul mercato soluzioni che permettono con estrema rapidità di eliminare i riferimenti personali prima di essere utilizzati nei db per le analisi).
Il cambiamento di maggior impatto che la BI può portare nel mondo medicale è legato alla possibilità di non concentrare l’attenzione sulla singola prestazione sanitaria (es: una operazione chirurgica o la cura una patologia allergica) ma di avere un approccio maggiormente olistico alla situazione del paziente: si tratterebbe di integrare i dati specialistici dell’intervento con altri relativi alle abitudini personali e altri ancora di tipo storico. Una volta accorpate tutte le informazioni sarà possibile tentare di prevenire con precisione molto maggiore l’insorgenza di ulteriori patologie o eventuali ricadute. E’ immediato comprendere le implicazioni di questo passaggio dalla reazione alla prevenzione/predizione soprattutto in termini di risparmio per le organizzazioni sanitarie.
Alcune soluzioni stanno già portando eccellenti risultati: vediamo un paio di esempi relativi alla Kaiser Permanente, un consorzio americano di servizi integrati per soluzioni sanitarie.
- controllo del diabete nella California del Sud: utilizzando la rete di ospedali e studi medici era possibile monitorare circa il 95% della popolazione. Incrociando le informazioni a disposizione con i dati geografici è stato possibile scoprire che il restante 5% della popolazione non monitorato era concentrata ai confini delle aree coperte dalle aree di influenza delle strutture convenzionate e con ulteriori difficoltà di contatto dovute a differenze di lingua. In seguito allo studio è stato quindi possibile recuperare anche la quota mancante. L’acquisizione di informazioni di georeferenziazione offre la possibilità di migliorare ulteriormente l’analisi delle patologie e la definizione delle cure e permette di correlare informazioni essenziali per la ricostruzione di relazioni causa -effetto (da considerare ad esempio la soluzione di Asthmapolis che ha creato uno strumento GPS controllare l’utilizzo dell’inalatore da parte di soggetti asmatici, e di conseguenza individuare la aree territoriali di maggior impatto del fenomeno asmatico).
- sistema Health Connect: Kaiser ha realizzato un sistema per lo scambio di informazioni tra tutte le strutture consorziate e incoraggiato l’utilizzo di un profilo digitale per i pazienti. Il risultato diretto è stato un miglioramento delle performance di cura per le malattie cardiovascolari e un risparmio stimato di circa 1 Miliardo di dollari per visite e analisi di laboratorio non più necessarie.
Un ulteriore esempio di come un meccanismo di controllo in real time, con verifica di aderenza a pattern già individuati possa sensibilmente ridurre rischi di complicazioni e successive spese è legato al controllo dei pazienti cardiopatici: rispetto al tipico checkup annuale, utilizzando opportuni sensori, è possibile mantenere sotto controllo a distanza (possibilimente a domicilio e con una condotta di vita normale) le funzioni vitali del paziente, lasciando al sistema l’onere di monitorarne valori e attività per individuare eventuali condizioni di rischio. Questo controllo costante permettendo così al medico di fornire rapidamente consigli per la riduzione del rischio volta per volta individuato.
Uno dei risultati quindi dell’utilizzo di soluzioni di BI è la gestione proattiva dei livelli di qualità, che differisce sensibilmente dal tipo approccio precedente basato sulla produzione di reportistica “ a posteriori” della qualità.
Per dirla con Ted Corbett, del Seattle Chikdren’s Hospital: “Con il vecchio approccio alla BI si tendeva a confermare quello che già si conosceva. Oggi l’ospedale può domandarsi: ‘Quali risultati voglio ottenere?’ e cercare la risposta su terreni ancora sconosciuti”.
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