Arretrati Mondo Sanitario

Introduzione di sistemi di intelligenza artificiale e di software di autovalidazione per l’analisi e l’abbattimento dei costi nel reparto di patologia clinica

ALESSANDRA LAMOLINARA
Tecnico Sanitario di Laboratorio Biomedico, Patologia Clinica, ASL Teramo

ROBERTO GRINTA
Ex Commissario Straordinario AST Fermo

Riassunto: A partire dalla L. 883/1978, tutte le normative hanno introdotto nelle aziende sanitarie il controllo manageriale proteso all’analisi dei risultati attraverso l’utilizzo di report, budget analitici, indicatori di performance e sintetizzatori gestionali. Il personale sanitario, sino agli anni ‘80 completamente estraneo ai problemi economico-finanziari, viene attualmente coinvolto in procedure di programmazione e controllo finalizzate al contenimento della spesa sanitaria e al miglioramento della qualità del servizio erogato. I successivi decreti di riforma del SSN hanno introdotto - nell’ambito della gestione della produzione e della erogazione sanitaria - criteri di efficienza, efficacia ed economicità; per raggiugere tali obiettivi si devono usare nuovi strumenti di gestione tipici delle aziende private e modelli che includano l’automazione di processi decisionali che producano valore inteso secondo Porter (Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance) come il rapporto tra gli esiti di salute che importano ai pazienti sul costo di erogazione di quegli esiti. È necessario a fronte di nuove sfide che coinvolgono il SSN l’utilizzo di attività basate sui costi che garantiscano: reti sociali, LEA adeguati su tutto il territorio nazionale, qualità delle cure e diagnosi tempestive attraverso sistemi informativi sanitari in grado di ottimizzare i processi.
     L’obiettivo del project work è di analizzare la situazione attuale di un reparto di patologia clinica e ipotizzare l’inserimento di software IA e di supporto al fine di abbattere i costi derivanti dalla richiesta di esami diagnostici che non producono valore e che costringono le aziende ad assumere più personale o ad utilizzare quello presente in modo inadeguato non facendolo più sentire parte attiva del cambiamento e miglioramento, ma un ingranaggio a rischio di errore e demotivazione.

Parole chiave: intelligenza artificiale, patologia clinica, costi, appropriatezza, algoritmo diagnostico

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