UN ALGORITMO DI OR PLANNING PER L’OTTIMIZZAZIONE DELLE PERFORMANCE DI SALA OPERATORIA

Il processo di efficientamento del percorso chirurgico ha come obiettivo principale quello di aumentare le performance delle sale operatorie in modo da ottimizzarne la produttività e favorire l’utilizzo razionale delle risorse intese come spazi, tecnologie e personale con diretto impatto anche sui costi di gestione. Un passaggio fondamentale e preliminare all’ottimizzazione del percorso è la programmazione dell’attività chirurgica. Al fine di creare un processo stabile è utile procedere con un planning che disponga le attività in base alle caratteristiche di presentazione della domanda riducendo la variabilità organizzativa che genera sprechi e sovra utilizzo di risorse. Con l’obiettivo di rendere la programmazione il più coerente possibile con le liste di attesa è stato ideato un algoritmo che aiuti il chirurgo nella gestione delle liste operatorie e che consenta una funzionale assegnazione degli spazi chirurgici proporzionale ai requisiti dettati dalle necessità cliniche e tecnologiche. L’algoritmo opera per ottimizzare l’assegnazione degli spazi e gestire le liste di attesa in modo da prevenire anziché arginare il numero dei pazienti in over time prevedendo un OR Planning Re-engineering, ovvero la definizione del nuovo processo di pianificazione e allocazione delle sale operatorie. Partendo dalle liste di attesa di ogni specialità chirurgica si genera un’unica lista di attesa che rappresenta l’input principale dell’algoritmo, calcolata con uno score che in maniera empirica contempla sia l’urgenza determinata dalla classe di priorità sia il tempo di attesa del paziente. L’output atteso è la schedulazione sequenziale giornaliera per ogni sala operatoria degli interventi da eseguire data dall’analisi della tipologia di intervento(ICD-9-CM) e della complessità(DRG), dell’approccio chirurgico(robotico o tradizionale/laparoscopico),delle tecnologie disponibili e che si prevede utilizzare, dei tempi medi di cambio sala e considerando i vincoli legati alle risorse disponibili (personale). I dati possono essere di volta in volta aggiornati e perfezionati grazie alla BI aziendale consentendo di affinare e personalizzare sempre più i parametri analizzati. L’implementazione in Python dell’algoritmo ha permesso di generare risultati che, confrontati con i dati degli interventi eseguiti, denotano un’ottimizzazione della capacità produttiva delle sale data da un ottimale case mix degli interventi chirurgici con diretto impatto sull’abbattimento delle liste di attesa.