Il machine learning alla base del servizio sanitario per cittadini e pazienti

Nasce il progetto di Regione Veneto basato su contextual analysis che rivoluziona i percorsi diagnostico-terapeutici dei pazienti, riducendo tempi d'attesa e contribuendo a stanziare il budget in funzione delle effettive esigenze dei cittadini.

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Intervista a: Paolo Turri
Direttore UO Assistenza specialistica, liste di attesa, termale
Direzione Programmazione sanitaria dell'Ente

Paolo Turri
Paolo Turri, Regione Veneto

Parte dall'analisi di conformità dei quesiti diagnostici l’approccio di Regione Veneto per monitorare le attività del settore sanitario e indirizzare i percorsi terapeutici dei pazienti, offrendo servizi più mirati e con liste d'attesa ridotte. Un progetto rivoluzionario e pionieristico basato su soluzioni analitiche e tecniche di machine learning.

L’analisi dei dati può migliorare il percorso terapeutico del paziente?

Perché no. È una grande ambizione e per questo ci stiamo muovendo per gradi: abbiamo iniziato con la verifica del modo in cui vengono compilati i quesiti diagnostici delle ricette prodotte dai medici di base e dagli specialisti nelle strutture sanitarie e negli ambulatori sul territorio. 

Parliamo di circa 12 milioni di ricette prodotte ogni anno nel solo Veneto, documenti da cui si possono già ricavare preziose informazioni sul livello di efficienza della Sanità regionale e sul ciclo di presa in carico del paziente.

SAS Contextual Analysis sfrutta tecniche di machine learning e analisi semantica per riconoscere il grado di congruità di compilazione del quesito diagnostico in base a quello che il medico ha scritto, in linguaggio naturale e senza la trascrizione di codici identificativi.

Quali sono i punti essenziali del processo di analisi del percorso terapeutico?

Sostituire in chiave digitale una serie di attività deterministiche che fino a ora sono state svolte manualmente su campioni variabili e pianificate secondo periodicità che rischiavano così di escludere evidenze importanti di comportamenti non conformi. Il contextual analysis evita poi la dispersione di dati dovuta al passaggio dell’informazione dallo studio del medico alle strutture sanitarie fino all'Ente Regione. Infine, aggiunge un elemento di controllo sulle performance di medici e dirigenti per favorire la redazione di referti più accurati.

Dal quesito diagnostico all’efficacia delle terapie

La fase di sperimentazione è avvenuta poco prima della scorsa estate e nel primo semestre 2017 siamo passati al rollout della soluzione. Il prossimo passo consiste nella catalogazione dei referti, estraendo categorie relative alle diverse patologie. A partire dal confronto di diverse fonti di dati, possiamo dare vita a nuove metodologie per la valutazione dell'esito degli esami, stabilendo correlazioni tra quesito diagnostico, diagnosi ed efficacia delle terapie. L'obiettivo finale è l'ottimizzazione dei cosiddetti PDT (percorsi diagnostico-terapeutici) con un evidente beneficio per l’utente finale.

Un approccio utile sia alla PA, sia ai pazienti?

Le informazioni estrapolate dai quesiti diagnostici e dai referti incrociate con altri database forniscono un nuovo supporto per i decisori di business della Regione Veneto chiamati a definire le linee strategiche della governance. Nel momento in cui le analisi dimostrano, per esempio, nuove corrispondenze tra quesiti diagnostici, referto e l'iter che i pazienti seguono effettivamente durante il percorso diagnostico terapeutico, diventa possibile allocare le risorse in funzione delle reali necessità dei cittadini, decidendo l'apertura e la chiusura di reparti o addirittura di interi ospedali. Ma ci saranno vantaggi considerevoli anche per l'utente finale: oggi non è raro che si venga indirizzati a reparti e specialità che hanno tempi d'attesa lunghissimi ma che purtroppo poi si rivelano inadatti. Grazie a referti più accurati ciascun paziente potrà intraprendere il percorso diagnostico-terapeutico più indicato.

Le informazioni estrapolate dai quesiti diagnostici e dai referti, opportunamente incrociate con altri database, forniscono un nuovo supporto per i decisori di business della Regione Veneto chiamati a definire le linee strategiche della governance.

Da un approccio induttivo a uno data-driven per i percorsi diagnostico-terapeutici

Prima
12 milioni di quesiti diagnostici emessi ogni anno, con una selezione periodica su un campione scrutinato a mano da medici specialisti per verificarne la congruità del testo sul piano formale

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Dopo
Ogni ricetta viene automaticamente analizzata dal sistema, che estrapola dal testo libero eventuali difformità rispetto ai requisiti, liberando risorse che la Regione può indirizzare altrove offrendo al paziente/cittadino un servizio in linea con le sue reali necessità

Prima
A quesiti diagnostici non accurati corrispondono iter diagnostico-terapeutici non conformi alle reali necessità del paziente, che si traducono in perdite di tempo e di denaro per gli operatori e le strutture sanitarie

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Dopo
Stabilendo opportune correlazioni tra quesiti diagnostici corretti e patologie effettive, è possibile strutturare e ottimizzare i servizi erogati indirizzando i pazienti verso i reparti e le specialità adatti alla terapia  

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Regione Veneto

Esigenza di Business

Monitorare le attività del settore sanitario, riduzze i tempi d'attesa e stanziare il budget in funzione delle effettive esigenze dei cittadini.

Soluzione

SAS Contextual Analysis

Benefici

  • controllo su medici e dirigenti
  • redazione di referti più accurati
  • ottimizzazione dei PDT
  • supporto per i decisori di business
  • allocazione accurata di risorse

Articolo tratto da

itasascom
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