Pdta: l’utilizzo dei dati migliora l’integrazione tra ospedale, territorio e paziente

Per avere dei percorsi di cura ben strutturati è necessario fare uso delle informazioni e dei dati fluidificando tutti i processi in essere. *IN COLLABORAZIONE CON INTERSYSTEMS

Nell’ambito della nostra rubrica, vediamo come la tecnologia può essere di supporto per un classico esempio di processo trasversale che attraversa diverse strutture sanitarie e ambiti specialistici. Ancora oggi, dopo anni di sperimentazione e applicazione, infatti, i Percorsi diagnostico terapeutici assistenziali (Pdta), seppur efficaci per il trattamento di patologie standardizzate e consolidate, non trovano una sistematica applicazione nei processi di integrazione tra ospedale, territorio e paziente.

Integrazione dell’assistenza al paziente in tempo di Covid-19

L’esperienza della pandemia ha messo in ulteriore evidenza la presenza di carenze strutturali all’interno del modello sanitario italiano, in particolare nella gestione dei dati clinici che si è dimostrata frammentaria e incompleta. Inoltre, è chiaro che la velocità di reazione con cui il sistema di adatta alle nuove esigenze, che si tratti di patologie o metodiche, abbia ampi margini di miglioramento. Si parla da anni di come l’assistenza al paziente debba essere integrata, passando da un insieme di eventi assistenziali individuali ad una visione olistica e completa. La continuità assistenziale deve essere necessariamente governata da processi multidisciplinari che seguano il paziente orizzontalmente, attraverso piani di cura, interventi e follow-up. L’evoluzione del fascicolo sanitario, a supporto dei processi e l’uso dei Sistemi Informativi Ospedalieri e per il territorio, sono alcune delle soluzioni che vanno in questa direzione, ma non hanno purtroppo portato i risultati sperati dal punto di vista del coordinamento tra gli attori sanitari in termini di flessibilità e di personalizzazione.

Innovazione e nuovi strumenti di analisi e per un approccio pragmatico

L’analisi dei percorsi e processi reali seguiti dai pazienti all’interno del sistema permette un approccio innovativo e pragmatico. Grazie a strumenti avanzati di post-processing del dato, si possono analizzare le variazioni rispetto all’applicazione di un protocollo di cura precostituito per una specifica diagnosi in ingresso. In questo modo si garantisce il confronto con gli outcome effettivi, alla luce di più varianti, ad esempio individuando specifiche correlazioni tra coorti di pazienti per i quali il percorso viene disatteso oppure modificato. Inoltre, sulla base dei dati che sono già oggi disponibili, andrebbero introdotti meccanismi in grado di acquisire dati di input con diversi livelli di dettaglio, al fine di usare effettivamente gran parte delle informazioni di cui le aziende sanitarie sono già in possesso. I dati stessi dovrebbero poi essere aggregati per permettere la correlazione delle informazioni e degli attributi riguardanti gli eventi rappresentativi di tutte le manifestazioni del fenomeno che si sta modellando.

Far leva su variabili e informazioni disponibili

Applicando gli strumenti di analisi dei dati a nostra disposizione, sarà possibile non solo individuare i fattori che permettono un’adeguata efficacia dei protocolli, ma anche capire in real-time come il maggiore scostamento dei percorsi reali dai protocolli possa essere sintomo di esigenze singole o di fenomeni generalizzati e, infine, suggerire percorsi dinamici alternativi che ottimizzino l’outcome alla luce delle esperienze precedenti. Per usare una metafora, se i Pdta sono percorsi ancora tracciati su carta, analoghi ai segni di matita sulle vecchie mappe di navigazione, è forse giunto il momento di creare applicazioni dinamiche che registrino in tempo reale le modifiche ai percorsi di cura. Così come avviene con le moderne applicazioni per la viabilità, le quali registrano il traffico, e tutte le altre variabili in atto, indicando il percorso ottimale da seguire per ciascun guidatore, a partire dal punto preciso in cui si trova per raggiungere la destinazione finale. Le moderne soluzioni per la gestione dei dati vanno proprio in questa direzione. Ad esempio, InterSystems offre una piattaforma concepita specificamente per realizzare applicazioni di nuova generazione per la gestione e la valorizzazione delle informazioni sanitarie. In maniera integrata offre tutte le funzionalità che ruotano interno al ciclo di vita dei dati: dalla raccolta e memorizzazione, all’interoperabilità fino dall’elaborazione delle transazioni. Per gli scopi indicati, le applicazioni così create sono anche in grado di offrire funzionalità di analisi in tempo reale e offrire analisi predittive attraverso algoritmi di intelligenza artificiale.

 

 

Homepage della rubrica “Il valore dei dati nella sanità digitale: sfide, processi e tecnologie”

In collaborazione con InterSystems