{"id":13997,"date":"2025-05-22T10:33:06","date_gmt":"2025-05-22T08:33:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/data-governance-e-cruscotti-direzionali-per-il-governo-della-performance-lesperienza-dellasp-di-siracusa\/"},"modified":"2025-06-04T14:25:03","modified_gmt":"2025-06-04T12:25:03","slug":"data-governance-e-cruscotti-direzionali-per-il-governo-della-performance-lesperienza-dellasp-di-siracusa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/data-governance-e-cruscotti-direzionali-per-il-governo-della-performance-lesperienza-dellasp-di-siracusa\/","title":{"rendered":"DATA GOVERNANCE E CRUSCOTTI DIREZIONALI PER IL GOVERNO DELLA PERFORMANCE: L\u2019ESPERIENZA DELL\u2019ASP DI SIRACUSA"},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\"<\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

azienda sanitaria provinciale di siracusa<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Pettignano Santo Michele<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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login avvenuto<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Pettignano Santo Michele<\/strong> azienda sanitaria provinciale di siracusa
\nIng. Caltagirone Alessandro Maria<\/strong> azienda sanitaria provinciale di siracusa<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Reingegnerizzazione di processi e sistemi di controllo: innovazione nei flussi operativi<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

L\u2019ASP di Siracusa ha avviato nel 2024 un progetto strategico di innovazione digitale per il governo della performance, con l\u2019obiettivo di superare la frammentazione informativa e dotarsi di uno strumento unificato per il monitoraggio continuo degli obiettivi aziendali. Fortemente promosso dalla Direzione Generale, il progetto ha rafforzato la capacit\u00e0 programmatoria, decisionale e di lettura dei risultati in chiave integrata.
\nIl sistema, progettato internamente, risponde alle priorit\u00e0 del PNRR \u2013 Missione 6 e agli obiettivi regionali 2024\u20132026. Attraverso un\u2019analisi condivisa degli obiettivi regionali 2024\u20132026 e dei fabbisogni informativi interni, \u00e8 stato costruito un modello di data governance scalabile e modulare, capace di aggregare indicatori clinici, organizzativi, amministrativi e documentali. Gli indicatori, articolati per livello, sono aggiornati quotidianamente o mensilmente, consentendo la lettura trasversale dei risultati e l\u2019identificazione tempestiva delle criticit\u00e0.
\nIl sistema si basa su cruscotti direzionali interattivi, integrati con le basi dati aziendali, che permettono di:
\n\u2022 visualizzare scostamenti e trend storici;
\n\u2022 attivare alert su soglie critiche;
\n\u2022 monitorare KPI strategici: boarding in PS, degenza media, firme digitali, chiusura SDO\/SDAO.
\nL\u2019adozione \u00e8 stata accompagnata da formazione, affiancamento e comunicazione interna. Il sistema \u00e8 operativo su tutto il perimetro aziendale e supporta il confronto tra strutture e la programmazione strategica.
\nI risultati sono tangibili: tra aprile 2024 e marzo 2025, la percentuale di pazienti in boarding >44 ore \u00e8 passata da oltre il 12% a <2%. L\u2019indicatore di firma digitale dei verbali PS \u00e8 salito da <10% (dicembre 2024) a oltre il 90% (gennaio 2025), con impatto sull\u2019invio automatico al FSE. Si registrano, inoltre, la riduzione dei tempi di degenza media e la diminuzione significativa del numero di SDO aperte, grazie all\u2019uso sistematico dei dati a supporto della gestione clinico-organizzativa.\n\u00c8 stata attivata una forma strutturata di public reporting interno, con condivisione dei dati tra livelli aziendali. In linea con la programmazione regionale, la Regione Siciliana ha manifestato interesse per il riuso del modello e la realizzazione di una dashboard regionale di sintesi in tempo reale. Sono previste evoluzioni basate su intelligenza artificiale per anticipare criticit\u00e0 e supportare una governance sempre pi\u00f9 predittiva e data-driven.<\/div>\n

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