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Home sanità

Liste d’attesa sanitarie: abbattiamole con i dati

1 Luglio 2025
in sanità
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Il kit diagnostico per Covid19 va su blockchain

Woman doctor checking out and reading final reports in the room of a hospital background

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A cura di Claudio Broggio, Industry Leader, SAS

Le liste d’attesa per accedere alle prestazioni sanitarie rappresentano da anni uno dei punti critici del nostro Servizio Sanitario Nazionale. Nonostante i numerosi tentativi di riforma e le misure adottate a livello normativo, il problema persiste. La Legge 107 del 29 luglio 2024, ha introdotto novità importanti, tra cui l’istituzione del Responsabile Unico regionale dell’Assistenza Sanitaria (RUAS), a cui spetta il compito di individuare e coordinare gli interventi correttivi.

Tuttavia, in un labirinto in cui si intrecciano le esigenze dei pazienti e la disponibilità delle risorse la normativa, da sola, potrebbe non essere sufficiente e dovrebbe affiancarsi a strumenti concreti e leve su cui poter agire.

In altre parole, serve un nuovo approccio, più informato, sistemico e proattivo dove, sul fronte degli strumenti, in prima linea ci sia la valorizzazione intelligente dei dati, ricchi di informazioni preziose anche per mitigare i tempi di attesa e migliorare il servizio.

Dati sanitari: risorsa strategica, non solo amministrativa

Nel contesto sanitario, i dati non sono semplici registrazioni di attività: sono asset strategici. Prenotazioni, cancellazioni, disponibilità di risorse (come medici, apparecchiature, posti letto), informazioni cliniche, anagrafiche e organizzative: sono tutti elementi che possono contribuire a costruire una rappresentazione più fedele e dinamica della domanda e dell’offerta sanitaria.

Occorre però integrare queste informazioni in un ecosistema unico, interoperabile e aggiornabile, capace di supportare le decisioni e abilitare il cambiamento. Ed è qui che entrano in gioco tre leve fondamentali per affrontare in modo strutturato il problema delle liste d’attesa, appoggiandosi a piattaforme avanzate in grado di unificare i dati provenienti da fonti eterogenee come CUP, anagrafi sanitari, cartelle cliniche elettroniche, sistemi di gestione ospedalieri, e di trasformarli in informazioni utili per analisi predittive, monitoraggio continuo e supporto alle decisioni.

1. Maggiore conoscenza della situazione e della domanda: prevedere per agire

La prima leva consiste nella capacità di leggere la domanda in modo puntuale e dinamico. Analizzare i trend delle prenotazioni nel tempo, valutare le variazioni stagionali, correlare le richieste con le caratteristiche territoriali e con le diverse tipologie di prestazioni, consente non solo di comprendere dove e quando si creano i colli di bottiglia, ma anche di anticiparli.

Questo approccio predittivo permette alle strutture sanitarie di pianificare con maggiore precisione l’impiego delle risorse, minimizzando i picchi di sovraccarico e migliorando l’accessibilità ai servizi.

2. Ricerca di soluzioni attraverso la simulazione “What if” degli scenari

Conoscere la situazione è solo il primo passo. La seconda leva è la capacità di simulare scenari futuri. Cosa accadrebbe se si aprisse un nuovo centro diagnostico in una zona critica? Quale impatto avrebbe l’acquisto di una nuova apparecchiatura? E se si modificassero i turni di lavoro o si centralizzassero alcune prestazioni?

Strumenti avanzati di simulazione permettono di testare queste ipotesi prima ancora di attuarle, misurandone l’impatto e creando report dettagliati utili a migliorare la pianificazione. Questa “palestra virtuale” consente ai decision maker di ridurre il margine di errore, evitando interventi dispendiosi e poco efficaci.

3. Il controllo come fattore abilitante grazie al monitoraggio in tempo reale

La terza leva è il monitoraggio costante del sistema. Un controllo in tempo reale dell’utilizzo delle risorse, dei tempi di attesa e delle criticità come il fenomeno dei “no-show” (mancata presentazione all’appuntamento), consente di intervenire tempestivamente per correggere deviazioni o inefficienze.

La generazione automatica di alert su situazioni critiche, unita a dashboard intuitive e aggiornate, consente una governance più reattiva, capace di mantenere il sistema sotto controllo anche in condizioni di stress.

Il ruolo del sistema e la responsabilità condivisa

Naturalmente l’utilizzo intelligente dei dati non è una panacea, ma può diventare uno strumento fondamentale per trasformare il sistema sanitario in una macchina più efficiente e accessibile. Come detto precedentemente, il RUAS è stato introdotto proprio per fare da regista in questa complessa orchestrazione, dove la responsabilità non può ricadere solo su una figura. È un impegno collettivo, che coinvolge le Regioni, le ASL, gli ospedali, i centri diagnostici e gli organismi centrali come il Ministero della Salute e AGENAS.

Tutti devono concorrere a costruire un sistema che non solo raccolga i dati, ma li sappia valorizzare, anche con l’utilizzo di standard interoperabili (come FHIR) e di modelli di dati consolidati che consentano di superare la frammentazione, favorendo una visione sistemica che faciliti la collaborazione tra le diverse componenti del SSN.

Con un approccio più strategico, basato su analisi, simulazioni e monitoraggio, possiamo affrontare il problema in modo strutturato, ridurre i tempi di attesa e garantire ai cittadini un servizio più rapido e affidabile.

Le tecnologie ci sono. Le competenze anche. È tempo di metterle al servizio di una sanità più efficiente e accessibile.

Tags: attesedatilisteliste d'attesaliste d'attesa sanitariesanità
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