AFFILIAZIONE
ATS Liguria – Area Sociosanitaria Locale 2
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Baccini Irene
Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita
login avvenuto
GRUPPO DI LAVORO
AREA TEMATICA
Reingegnerizzazione di processi e sistemi di controllo: innovazione nei flussi operativi
ABSTRACT
L’attuale scenario sanitario richiede una gestione oculata delle risorse tecnologiche, bilanciando le esigenze cliniche con l’efficienza operativa. Il presente lavoro illustra una soluzione sperimentata presso l’Area2 di ATSL Liguria per la registrazione ed elaborazione dei dati di utilizzo di alcune grandi apparecchiature in Radiologia. L’obiettivo è fornire ai professionisti del governo sanitario un supporto per decisioni “data-driven” in investimenti futuri, allocazione dello staff e ottimizzazione delle procedure cliniche. Il progetto si realizza tramite le competenze multidisciplinare dell’Ingegneria Clinica, dei Direttori di Radiologia e dei TSRM.
La soluzione sperimentata colleziona e armonizza i dati relativi all’attività dei device (TAC, RM, US) attraverso un’architettura di Business Intelligence, i dati sono trasformati in “Actionable Insights” attraverso un flusso di monitoraggio continuo basato su dashboard altamente configurabili dall’utente.
Operativamente è stato sufficiente installare due server con funzioni di “data-gate”, quindi configurare tramite standard DICOM le modalità candidate alla sperimentazione. Al termine del periodo della sperimentazione, i dati sono stati condivisi con il Direttore del Dipartimento di Radiologia per le opportune analisi e le future azioni da sottoporre alla Direzione strategica.
L’impatto decisionale riguarda preliminarmente il rinnovo per obsolescenza delle tecnologie in ottica di efficientamento della spesa e la distribuzione delle risorse di staff. I dati analizzati sono stati: i volumi di esami per tipologia/device/sito di utilizzo, i tempi di esecuzione per tipologia/device/esame. Gli output di principale interesse sono stati: 1.il monitoraggio del volume d’esami e della saturazione dei dispositivi, con l’obiettivo di bilanciare i carichi di lavoro e standardizzare le procedure operative tra i vari presidi. 2. una mappa settimanale che evidenzia gli slot orari in cui le apparecchiature non producono, evidenziando visivamente i momenti di inattività e permettendo di rimodulare l’offerta radiologica.3. l’analisi della durata effettiva dell’esame rispetto allo slot programmato, consentendo di ottimizzare la schedulazione e incrementare la produttività dei macchinari.
In conclusione, la trasformazione dei dati di utilizzo in strumenti di BI permette una programmazione consapevole e una guida strategica agli investimenti, garantendo la sostenibilità del sistema e l’elevata qualità del patient care.
La soluzione sperimentata colleziona e armonizza i dati relativi all’attività dei device (TAC, RM, US) attraverso un’architettura di Business Intelligence, i dati sono trasformati in “Actionable Insights” attraverso un flusso di monitoraggio continuo basato su dashboard altamente configurabili dall’utente.
Operativamente è stato sufficiente installare due server con funzioni di “data-gate”, quindi configurare tramite standard DICOM le modalità candidate alla sperimentazione. Al termine del periodo della sperimentazione, i dati sono stati condivisi con il Direttore del Dipartimento di Radiologia per le opportune analisi e le future azioni da sottoporre alla Direzione strategica.
L’impatto decisionale riguarda preliminarmente il rinnovo per obsolescenza delle tecnologie in ottica di efficientamento della spesa e la distribuzione delle risorse di staff. I dati analizzati sono stati: i volumi di esami per tipologia/device/sito di utilizzo, i tempi di esecuzione per tipologia/device/esame. Gli output di principale interesse sono stati: 1.il monitoraggio del volume d’esami e della saturazione dei dispositivi, con l’obiettivo di bilanciare i carichi di lavoro e standardizzare le procedure operative tra i vari presidi. 2. una mappa settimanale che evidenzia gli slot orari in cui le apparecchiature non producono, evidenziando visivamente i momenti di inattività e permettendo di rimodulare l’offerta radiologica.3. l’analisi della durata effettiva dell’esame rispetto allo slot programmato, consentendo di ottimizzare la schedulazione e incrementare la produttività dei macchinari.
In conclusione, la trasformazione dei dati di utilizzo in strumenti di BI permette una programmazione consapevole e una guida strategica agli investimenti, garantendo la sostenibilità del sistema e l’elevata qualità del patient care.
