L’emergenza Coronavirus, oltre a mettere a dura prova il Sistema Sanitario Nazionale, ha reso evidente come le strategie di data management siano diventate essenziali per offrire servizi efficienti e rispondere tempestivamente (o, ancora meglio, preventivamente) a possibili emergenze.
Le strategie adottate durante tutto il corso dell’emergenza, da quelle per il contrasto alla diffusione del virus a quelle legate alla vaccinazione di massa, sono state fortemente basate sui dati e su indici quantitativi.
Tuttavia, l’emergenza ha anche evidenziato chiaramente come restino inefficienze e disomogeneità nelle modalità con cui Regioni ed Enti Locali raccolgono e trattano i dati. Ne è dimostrazione il fatto che i dati raccolti siano stati spesso modificati, talvolta errati o obsoleti, rendendo così difficile costruire un quadro della situazione che portasse alla definizione di azioni chiare e puntuali.
Sanità data-driven, cosa significa e come realizzarla
Affinché i dati diventino un elemento centrale non solo nella definizione delle politiche di governo del sistema sanitario, ma un asset fondamentale su cui basare nuovi servizi ed efficientare l’intero sistema è necessario, e non più differibile, iniziare ad introdurre processi e competenze che permettano di gestire i dati come un asset in grado di generare valore e non solo un elemento di costo legato ad obblighi informativi.
Un approccio gestionale basato sulla Data Governance offre la soluzione al problema.
I dati raccolti quotidianamente durante le attività di cura e assistenza dei pazienti, se governati e valorizzati in modo opportuno, possono rappresentare un punto di partenza formidabile per disegnare il futuro del sistema sanitario e dei servizi offerti ai cittadini, migliorando la loro esperienza e riuscendo contemporaneamente ad ottimizzare le risorse a disposizione.
I cinque passi per cambiare in meglio
Governare i dati nel modo giusto, così da generare valore per la comunità, non è semplice, anche perché richiede di far evolvere la cultura del dato all’interno dell’organizzazione. Tuttavia, il percorso può essere affrontato anche a piccoli passi, evitando di impostare iniziative troppo lunghe e complesse, portando risultati in breve tempo e generando momentum all’interno dell’organizzazione.
Ecco alcuni passi che possono essere seguiti per impostare nel modo giusto il governo dei dati.
Definire una data strategy a supporto degli obiettivi dell’organizzazione
Affinché i dati possano efficacemente supportare l’organizzazione nel raggiungimento dei propri obiettivi, è necessario definire una data strategy che sia coerente con la strategia aziendale. Quali sono gli obiettivi della mia organizzazione? Come posso utilizzare i dati per accelerare il loro raggiungimento? La Data Strategy è l’elemento di sintesi che aiuta a collegare gli obiettivi dell’azienda sanitaria al modo con cui posso utilizzare i dati per il loro raggiungimento. Questo significa definire per ciascun obiettivo come i dati possono entrare in gioco e aiuta a porre le basi per nuovi servizi al cittadino.
Esemplificando ancora meglio sul contesto sanità: per raggiungere l’obiettivo strategico di ottenere una piena integrazione tra ospedale e territorio, governando percorsi di cura che si snodano tra più attori e setting assistenziali diversi, è fondamentale comprendere quali dati possono supportare tale integrazione, come raccoglierli e come gestirli e governarli.
Identificare quali dati servono e definirli univocamente
Una volta definita la data strategy è possibile identificare quali dati sono necessari per ciascuna attività da realizzare. Alcuni dati saranno già presenti nell’organizzazione, altri saranno da recuperare o arricchire. Ma identificare e raccogliere questi dati non è tuttavia sufficiente: è necessario anche creare un linguaggio comune attorno a questi dati critici, ovvero definirne in modo chiaro e univoco il significato per tutta l’organizzazione. Questo rende più efficace la comunicazione sia all’interno che all’esterno dell’organizzazione, aiuta ad accelerare lo scambio dei dati, facilitando l’integrazione tra diverse unità organizzative, e riduce drasticamente il rischio di errori e incomprensioni che possono rallentare il raggiungimento degli obiettivi. Si tratta del primo, essenziale passo, verso la trasparenza.
Evolvere l’atteggiamento rispetto ai dati: da adempimento normativo a leva per la governance delle decisioni
Per poter realmente estrarre valore dai dati è essenziale passare da una logica votata all’elaborazione dei dati per adempiere a vincoli normativi ed effettuare correttamente le comunicazioni agli organi preposti (il cosiddetto “debito informativo”), a una logica in cui il dato diventa un alleato per prendere decisioni strategiche a livello clinico, operativo e organizzativo. Da qui nasce l’importanza di “curare” in modo particolare i dati che sono alla base dei processi “core” dell’azienda sanitaria e che possono essere utili per raggiungere gli obiettivi strategici (remotizzazione delle cure attraverso l’utilizzo della Telemedicina, effettuazione di analisi epidemiologiche che integrino i dati di salute della popolazione con altre fonti informative in logica predittiva, ecc.), oltre che per adempiere ad obblighi normativi.
Questo significa anche limitare il più possibile le attività manuali sui dati importanti, aumentandone di fatto la qualità, l’accessibilità e la sicurezza. Oltre a rendere più trasparenti ed efficienti i processi aziendali ed i processi di rendicontazione, questo significa avere un dato “by design” del giusto livello di qualità e con le caratteristiche corrette per poter essere utilizzato efficacemente.
Coinvolgere e formare il personale
Occorre creare una vera cultura del dato attraverso l’empowerment di tutti i membri dell’organizzazione. Soltanto nel momento in cui l’intera organizzazione è allineata sull’importanza del dato e sente come propria responsabilità il corretto governo del dato sarà possibile rendere i dati un elemento cardine a supporto della strategia aziendale.
Questo si traduce anche nella definizione di ruoli di responsabilità trasversali sui dati ritenuti indispensabili per raggiungere gli obiettivi strategici. Per questi dati, deve essere chiaro chi ha il mandato di definirne il significato univoco, il livello di qualità atteso, i diritti di accesso e, più in generale, le modalità di gestione e trattamento trans-organizzative. Ed è chiaro come questo elemento risulti particolare importante (e potenzialmente critico) in un contesto come quello sanitario, caratterizzato da elevata frammentazione organizzativa, con diversi attori (e relativi silos organizzativi ed informatici) ad insistere sullo stesso territorio e a dover necessariamente integrarsi per offrire prestazioni al più alto livello di qualità per il cittadino.
Evolvere il parco applicativo in ambito dati per sfruttare il loro potenziale
Trasformare i dati in informazioni attraverso algoritmi di advanced analytics e di machine learning significa, molto spesso, evolvere la tecnologia attualmente presente all’interno dell’organizzazione. Il cloud computing oggi rende possibile per organizzazioni di qualsiasi dimensione approcciare in modo efficace ed efficiente temi anche tecnologicamente complessi come gli advanced analytics. La tecnologia è quindi un abilitatore essenziale per poter sfruttare le nuove potenzialità rese disponibili dai dati.
Conclusioni
Le organizzazioni, nel contesto sanitario e non solo, spesso si focalizzano su quali vantaggi è possibile ottenere attraverso complesse analisi dei dati. Tuttavia, ciò che viene spesso trascurato, è che per ottenere dei benefici, è indispensabile saper governare i dati nel modo corretto.
Creare una Data Strategy, identificare i dati più importanti da “curare”, far evolvere la cultura del dato e automatizzare il più possibile i processi, sono aspetti fondamentali da considerare affinché i dati siano effettivamente utilizzabili per creare valore alla collettività. Saper governare i dati in modo efficace è quindi un prerequisito per sfruttare il loro potenziale nascosto tramite lo sviluppo di algoritmi complessi. Soltanto attraverso dati di qualità è possibile raggiungere risultati di qualità, generando valore per le organizzazioni e per i cittadini.
