SANITA' 2.0

Come ridurre il rischio clinico con una corretta gestione anagrafica

Sistemi paziente-centrici, che ne abbraccino l’intera storia clinica, richiedono un’anagrafica di riferimento univoca. Ecco come funziona il Master Patient Index (MPI), il registro che mantiene a livello centrale i dati anagrafici dei pazienti

Pubblicato il 28 Ago 2017

Marco Mencacci

Sistemi Informatici e Transizione all’Amministrazione Digitale – Azienda Ospedaliera di Perugia

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Uno dei problemi aperti nell’informatica sanitaria è la gestione univoca dei dati anagrafici dei pazienti tra i diversi sistemi che intervengono nel percorso di diagnosi e cura. La problematica non è emersa fino a qualche anno fa, quando ogni sistema era un’isola e l’integratore tra i documenti clinici era il cittadino stesso, che portava con sé referti, lettere di dimissione e cartelle cliniche.

La recente spinta all’integrazione si è resa necessaria non solo per rendere più efficiente la gestione quotidiana del paziente, ma per l’aggregazione di dati ai fini epidemiologici e di politica sanitaria e, soprattutto, per adempiere a specifiche normative ministeriali, quali ad esempio:

  • Flussi informativi nell’ambito del NSIS (Nuovo Sistema Informativo Sanitario)
  • Fascicolo Sanitario Elettronico (regionale, nazionale e, in previsione, europeo)

La realizzazione di sistemi paziente-centrici, che abbraccino l’intera storia del paziente, implicano quale requisito fondamentale la presenza di un’anagrafica di riferimento univoca. Se ogni sistema mantenesse la propria anagrafica, avremmo una proliferazione di informazioni isolate, senza alcun modo per ricollegare tali informazioni allo stesso soggetto. Avremmo paradossalmente più pezzi di storia per ogni assistito, senza che nessuna sia integra, completa ed affidabile.

Ancora oggi, purtroppo, capita che gli errori presenti nelle anagrafiche interne degli applicativi non interfacciati con l’anagrafica di riferimento “unica” non vengano corretti e, conseguente, che uno stesso utente abbia un riferimento anagrafico corretto ed uno non corretto, con gli inconvenienti che questa situazione può comportare.

L’architettura di riferimento per gestire l’identificazione del paziente nei sistemi integrati è Master Patient Index (MPI) o Enterprise Based Master Patient Index (EMPI). Concettualmente si tratta di un registry che mantiene a livello centrale i dati anagrafici dei pazienti e ne gestisce le regole e le politiche in caso di errori o aggiornamenti. Ad ogni paziente viene assegnato un identificativo univoco che ne permette il riconoscimento da parte dei vari sistemi che ne gestiranno il Percorso Diagnostico Terapeutico Assistenziale (PDTA) o la storia clinica.

Il modello concettuale è stato formalizzato dall’AHIMA (American Health Information Management Association), che ha anche elencato il set di attributi minimo che un sistema MPI dovrebbe gestire per essere interoperabile tra più organizzazioni, ovvero, ad esempio, nome, cognome, data di nascita, sesso, località di nascita, località di residenza ed eventuali codifiche nazionali (codice fiscale, tessera sanitaria).

MPI non è uno standard ma un’implementazione dello standard PIX (Patient Identification Cross-referencing), emanato da IHE (Integrating Heathcare Enterprise), un gruppo di lavoro internazionale che si occupa di fornire linee guida per l’utilizzo degli standard attualmente in circolazione (HL7, DICOM, XML, web service). I messaggi scambiati tra le varie entità sono un subset della messaggistica HL7 utilizzata per la gestione amministrativa del paziente (ADT), in particolar modo, facendo riferimento a HL7 v2:

Perché il modello funzioni, tutti i sistemi coinvolti devono demandare a MPI la gestione anagrafica dei pazienti, indirizzando a tale sistema le ricerche e notificando le modifiche dei record. Il sistema MPI mantiene l’identificativo univoco del paziente ed i link agli eventuali alias nei sottosistemi. Una delle funzioni di un MPI è quella di stabilire il livello di affidabilità delle varie fonti e di distribuire ai sistemi gli aggiornamenti provenienti dalla fonte più autorevole.

Ogni sistema che viene a contatto con un cittadino, prima di inserirlo in anagrafica, deve effettuare una ricerca in MPI. Se il paziente viene trovato, il sistema fa riferimento all’ID univoco così ottenuto. Qualora non lo trovi, lo censisce compilando tutti i dati obbligatori e lo notifica a MPI per ottenere un nuovo codice. Da quel momento, tutti i sistemi che tratteranno il paziente faranno riferimento a tale ID.

L’MPI aziendale è collegato con uno o più MPI anagrafiche di livello superiore, ad esempio Anagrafe Regionale, Anagrafe Assistibili, Anagrafe Ministeriale (MEF) o, quando sarà a regime, ANPR (Anagrafe Nazionale Popolazione Residente). Tramite tali collegamenti, MPI è in grado di importare dati certificati e confrontarli con quelli inseriti tramite algoritmi di matching o disambiguazione dei dati anagrafici. Le tipologie di algoritmi sono:

  • Deterministici
  • Basati su regole
  • Probabilistici

A seconda della propria logica, gli algoritmi confrontano tutti i campi a disposizione e ne valutano la somiglianza. A parità di data di nascita, luogo di nascita e cognome ad esempio, se il nome è scritto in maniera leggermente differente (es. Tatiana e Tatjana o Annarita e Anna Rita), il grado di matching sarà molto vicino al 100% il che indica la quasi sicurezza che le due posizioni anagrafiche fanno riferimento alla stessa persona e possono essere fuse. In altri casi un errore ugualmente banale, che coinvolge però una consonante, andrebbe a variare anche il codice fiscale. Mentre i sistemi tradizionali creano dei duplicati, MPI riesce a fondere anche anagrafiche con codici fiscali differenti (la chiave univoca per ogni paziente è infatti il suo ID MPI e non il codice fiscale). Ovviamente la fusione può essere fatta solo nel caso in cui il match di tutti gli altri dati sia sufficientemente alto.

La principale criticità di affidarsi ad algoritmi automatici, per quanto sofisticati, è il rischio di falsi negativi o, peggio, di falsi positivi, che andrebbero ad inficiare la storia clinica del paziente. Pertanto è opportuno definire delle soglie di similarità, oltre le quali c’è bisogno di una conferma manuale per fondere due posizioni anagrafiche diverse.

La principale causa delle duplicazioni dei record anagrafici è l’errore umano in fase di inserimento. Per quanto siano raffinati gli algoritmi di matching, il modo migliore per far funzionare il sistema è rivedere il modello organizzativo:

  • Ridurre al minimo i punti di accettazione manuale dei pazienti: non permettere ad ogni software di caricare nuovi pazienti ma limitare tale funzione ai principali punti di contatto con il cittadino (CUP, Accettazione, Pronto Soccorso), in cui formare adeguatamente gli operatori per richiedere all’utente, ogni qual volta sia possibile, un documento di riconoscimento.
  • Utilizzare dei lettori barcode per leggere i documenti (tessera sanitaria, codice fiscale, carta d’identità elettronica) senza trascrivere i dati manualmente

La corretta identificazione del paziente è un punto chiave non solo per l’integrazione tra sistemi ma per l’abbattimento del rischio clinico. A livello normativo c’è una specifica raccomandazione del Ministero della Salute in materia:

  • Raccomandazione Ministeriale n. 3 – luglio 2006: “Corretta identificazione del paziente, del sito chirurgico e della procedura”

A livello internazionale, la JCI (Joint Commission International), l’organizzazione che detta gli standard di qualità per le Strutture Sanitare, pone il riconoscimento del paziente quale obiettivo numero uno per l’area “Sicurezza paziente”.

Avere un’organizzazione e un sistema informativo basato sul modello MPI garantisce quindi, oltre all’elevata qualità e pulizia del dato, l’adempimento di molti degli obblighi di legge e il raggiungimento di molti obiettivi. Da non dimenticare che l’identificazione tramite codice univoco è il requisito fondamentale per realizzare l’identificazione attiva del paziente tramite braccialetto (barcode o rfid), pur mantenendo sistemi eterogenei per gestirne i vari ambiti.

BIBLIOGRAFIA DI RIFERIMENTO

  • AHIMA Work Group, “Managing the Integrity of Patient Identity in Health Information Exchange”, Journal of AHIMA 85, no.5 (2014)
  • H. Just, D. Marc, M. Munns, R. Sandefer, “Why Patient Matching Is a Challenge: Research on Master Patient Index (MPI) Data Discrepancies in Key Identifying Fields”, Perspectives in Health Information Management, Spring (2016)
  • “Raccomandazione per la corretta identificazione dei pazienti, del sito chirurgico e della procedura”, Ministero della Salute (2008)
  • Joint Commission International, “International Patient Safety Goals”, (2017) http://www.jointcommissioninternational.org/improve/international-patient-safety-goals/

Integrating the Healthcare Enterprise (IHE), “Patient Identifier Cross-Referencing”, (2017) http://wiki.ihe.net/index.php/Patient_Identifier_Cross-Referencing

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