il caso

Modello data driven per la Sanità pubblica, così si trasforma la Ausl di Modena

Superamento della logica a silos in favore di una visione sistemica. E messa a disposizione dei dati verso la società. Tappa per tappa, ecco come il data management diventa strategico nella gestione dei servizi al cittadino

29 Apr 2019
Debora Angeletti

Data & Business Intelligence Chief Manager – Direzione operativa – Azienda USL di Modena

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Un’azienda data driven è in grado di ottimizzare al massimo il proprio patrimonio di dati al servizio del territorio e della cura dei pazienti. E’ quanto sta succedendo alla Azienda USL di Modena dove una profonda riorganizzazione sta puntando all’implementazione di un modello integrato, centralizzato e innovativo di gestione dei dati. E trasformando la cultura aziendale in una cultura guidata dalla necessità di dati.

Come uscire dalla frammentazione

Nel corso del 2017 l’Azienda USL di Modena ha deciso di affrontare sia dal punto di vista tecnico che soprattutto organizzativo alcune questioni aperte legate alla gestione dei dati.

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È sempre più frequente e vitale per tutte le organizzazioni e a tutti i livelli poter fruire di dati di qualità, in tempo reale ed elaborati per poter restituire informazioni sull’organizzazione, sui propri processi e le proprie performance oltre che per abilitare progetti basati sull’utilizzo dei dati stessi.

Questo fabbisogno si scontra con la mancanza di documentazione relativa ai processi di estrazione e trasformazione, l’assenza di processi di validazione formalizzati, l’incompletezza e la frammentazione.

L’origine di questo disallineamento è da ricercarsi nelle peculiarità tecniche e organizzative che caratterizzano il contesto di riferimento.

Le motivazioni tecniche più rilevanti si legano alla frammentazione applicativa, alla replica e alla manipolazione locale dei master data, alla normalizzazione delle banche dati degli applicativi verticali finalizzata a favorire le attività transazionali e non quelle di lettura ed estrazione.

Tutti questi fattori non garantiscono uniformità e coerenza dei dati in termini di formato, completezza e aggiornamento, complicano l’attività di estrazione in un formato piatto più leggibile dall’utente e facilmente elaborabile da sistemi di BI, rendono complessa e a volte impossibile l’attività di ricostruzione della situazione dei dati in un determinato momento del passato.

In sintesi l’analisi dei dati effettuata direttamente sulle fonti dati operazionali è difficoltosa e può essere parziale e imprecisa.

Dal punto di vista organizzativo, a differenza di quanto previsto per l’ambito ICT, non esistono ancora modelli funzionali definiti per le strutture preposte a occuparsi di data management.

Il ruolo del top management

Queste realtà sono relativamente nuove all’interno delle organizzazioni aziendali, in particolare nella Pubblica Amministrazione, e in molti casi le loro funzioni sono ancora inglobate e distribuite all’interno di strutture preesistenti in Azienda che, a vario titolo, si sono occupate della gestione dei dati per le proprie esigenze specifiche, oppure si trovano distribuite e delegate ai singoli servizi, tecnici e non.

Il progetto di riorganizzazione che Azienda USL di Modena ha intrapreso ha come obiettivo l’implementazione di un modello integrato, centralizzato e innovativo di gestione dei dati, la predisposizione di un’infrastruttura adeguata e la trasformazione della cultura aziendale in una cultura guidata dalla necessità di dati.

La nascita e lo sviluppo di una organizzazione data driven sono possibili solo con un forte indirizzo da parte del top management aziendale e sono caratterizzati dal fatto che sempre di più l’organizzazione impari a leggere e sfruttare i risultati messi a disposizione per incidere sui singoli processi impattati e modificarli opportunamente. Gli interlocutori aziendali dovranno imparare a rapportarsi sempre più spesso con i risultati delle analisi proposte utilizzandole come strumento per il miglioramento continuo e il raggiungimento dei risultati attesi.

Uno degli obiettivi strategici del Piano Triennale per l’Informatica nella Pubblica Amministrazione 2017-2019 è la valorizzazione del patrimonio informativo pubblico ed è per realizzare tale obiettivo che sono stati affermati alcuni principi ritenuti fondanti per il progetto stesso: il superamento della logica a silos in favore di una visione sistemica e la messa a disposizione dei dati verso la società.

La creazione di una struttura di Data & Business Intelligence Management ha inoltre affermato e confermato la necessità di una regia unica che disegni i processi di standardizzazione, generazione, conservazione e riuso dei dati.

Come indicato nel Piano stesso, la creazione e il potenziamento di strutture dedicate a queste attività può portare ad un miglioramento delle performance amministrative dell’organizzazione ma anche e soprattutto ad un ampliamento delle possibilità di analisi e ad un maggiore e innovativo sviluppo dei servizi al cittadino.

Quali sono le competenze indispensabili

La creazione in Azienda di un team dedicato alla gestione dei dati e allo sviluppo di progetti innovativi abilitati dall’utilizzo dei dati stessi, ha immediatamente reso necessaria una riflessione sulla multidisciplinarietà del team stesso.

Le competenze indispensabili all’implementazione di progetti complessi basati sulla gestione e l’impiego dei dati richiedono un mix di competenze tecniche e di conoscenza del contesto.

Tra le competenze tecniche più rilevanti, oltre quelle strettamente informatiche e sistemistiche, quelle statistiche, matematiche, epidemiologiche, cliniche, la conoscenza dei linguaggi di programmazione caratteristici del contesto, la capacità di identificare modelli ripetitivi all’interno di enormi quantità di dati etereogenei.

Fondamentali risultano inoltre la conoscenza e la capacità di comprensione delle linee guida strategiche aziendali e la padronanza del contesto in cui opera l’Azienda, nello specifico quello del SSN, dei processi aziendali e degli aspetti normativi correlati all’attività e alla mission aziendale.

Emergono come estremamente rilevanti anche nuove professionalità e competenze, come ad esempio quelle di data visualization, ovvero la capacità di sfruttare i nuovi modelli di rappresentazione dei dati per comunicare e rappresentare efficacemente i risultati delle analisi.

La collocazione di un gruppo con queste caratteristiche eterogenee può risultare difficoltosa poiché combina diverse visioni e professionalità.

Riorganizzare l’Azienda

In Azienda USL di Modena la decisione presa è stata quella di inquadrare la struttura in Direzione Operativa all’interno dello staff della Direzione Strategica. La decisione di collocare questa funzione in seno alle operation stesse, risulta più che mai opportuna. Da questo punto di osservazione è infatti possibile non solo avere chiara visione delle direzioni strategiche ma anche interagire trasversalmente con le articolazioni aziendali in modo non gerarchico ma basato sulla condivisione degli obiettivi. Obiettivi di efficientamento e miglioramento dell’offerta e dei processi, generazione di servizi sostenibili e accessibili, vanno di pari passo con lo sviluppo di sistemi evoluti di analisi e utilizzo dei dati e nella realizzazione di progetti di digital health.

Il primo obiettivo della struttura, nel corso del 2018, è stato quello di avviare un programma di revisione e sviluppo del sistema informativo aziendale allo scopo di implementare un sistema di data warehouse inclusivo di tutti gli ambiti che concorrono ai sistemi informativi sanitari, socio-sanitari, amministrativi attraverso un processo di integrazione di tutti i flussi dati esistenti, nonché l’armonica e coerente evoluzione dei sistemi informatici aziendali.

Più valore per l’utente finale

L’obiettivo tecnico di costruire un sistema di business intelligence efficiente in grado di fornire lo sviluppo di reportistiche integrate ed evolute, accompagna quello strategico di implementare un sistema omogeneo di informazione e trasferimento di conoscenza al servizio della Direzione Strategica e dell’intera organizzazione aziendale, in modo utile a generare valore aggiunto per l’utente finale e finalizzato all’analisi ed alle valutazioni avanzate e multidimensionali delle performance delle diverse componenti professionali dell’Azienda.

Gli ambiti di progettazione e realizzazione a lungo termine che il Servizio si propone di sviluppare, in una logica di progetti “data driven”, sono la sperimentazione di progetti su Internet of Things, Intelligenza artificiale a supporto degli strumenti di analisi, Telemedicina, Data linkage per la valutazione trasversale di processi produttivi lineari. Tali obiettivi si stanno declinando operativamente nell’introduzione di strumenti evoluti di ricerca semantica basati sulla metadatazione, di strumenti di rappresentazione geolocalizzata attraverso l’utilizzo di sistemi GIS integrati, nello sviluppo di un progetto di Population Helath Management per i pazienti cronici multipatologici e nell’implementazione di un sistema di Customer Relationship Management per la sanità.

Superata la fase iniziale di costituzione dell’infrastruttura di Datawarehouse, è stato quindi possibile iniziare a pensare, parallelamente alla crescita dei sistemi di BI, all’implementazione di progetti orientati all’analisi previsionale, che si basano sull’applicazione di tecnologie, metodi ed applicazioni che utilizzano modelli matematici e statistici per l’analisi dei dati e per il data mining, ovvero per ricavare dai dati informazioni, pattern e relazioni non immediatamente identificabili o noti a priori.

In particolare nell’ambito del progetto di Population Health Management applicheremo algoritmi per la definizione di classi di popolazione omogenee per patologia e condizioni socio-economiche, geo-localizzazione dei cluster di popolazione in relazione ai fenomeni relativi ai consumi e all’offerta aziendale, definizione di schemi che individuino comportamenti comuni per classi uniformi di popolazione in relazione ai percorsi proceduralizzati in azienda per definire scostamenti e ambiti di miglioramento, analisi delle sovrapposizioni tra classi di popolazioni per l’identificazione di bisogni comuni, analisi di trasformazione della cardinalità e delle caratteristiche delle classi di popolazione per l’analisi dell’evoluzione dei bisogni sanitari e socio-economici.

Anche dai social un apporto cruciale

Nell’ambito del progetto di Customer Relationship Management abbiamo iniziato ad affrontare il tema dei Big Data. In tale ambito la componente di dati semi e destrutturati provenienti da sorgenti esterne all’Azienda – quali i Social network – con le loro caratteristiche di varietà ed eterogeneità, rivestono un elemento essenziale.

Obiettivo del progetto è realizzare un’ infrastruttura tecnologica con funzionalità in grado di supportare adeguatamente la sistematizzazione e l’evoluzione dei modelli di relazione con gli Utenti, sfruttando il potenziale che le tecnologie digitali (data analytics, web 2.0…) rendono disponibili.

L’Azienda USL di Modena ha sviluppato in questi anni servizi dedicati alla comunicazione, al marketing, al customer service e all’health equity audit, che operano secondo processi e modalità dinamiche e innovative. L’esigenza di una piattaforma tecnologica a supporto di queste attività nasce dalla necessità di semplificare e velocizzare le attività svolte e sfruttare appieno le potenzialità offerte dalle nuove tecnologie. I principali obiettivi del progetto sono anticipare le esigenze degli Utenti, rendendoli maggiormente autonomi e partecipi nella fruizione dei servizi, conoscerli meglio attraverso la costruzione di un profilo personale e un’accurata segmentazione, a partire dalle quali personalizzare i servizi resi e “favorirne” la fruizione, ascoltare la voce degli Utenti, attraverso i diversi canali di comunicazione – in particolare quelli digitali – richiedendo feedback sui servizi fruiti, condividendo la presa in carico delle problematiche riscontrate ed accogliendo i suggerimenti di miglioramento.

Lo sviluppo di questi progetti deve essere accompagnato da riflessioni di carattere tecnologico e amministrativo. In particolare sarebbero da approfondire e meglio comprendere alcune modalità di acquisto dei beni e dei servizi previste dal Codice degli Appalti e poco utilizzate, che potrebbero meglio supportare queste nuove progettualità, come ad esempio il parternariato pubblico privato e tutte le modalità che consentono e facilitano la co-progettazione dei servizi. In questo contesto l’obiettivo era porre l’accento sul tema che gli strumenti tecnologici e amministrativo sono elementi facilitatori dello sviluppo di questi progetti, ma gli elementi chiave per il loro successo sono piuttosto la coesistenza di una strategia definita, di un nuovo modello organizzativo, di continuità di azione e di visione.

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