Fiorillo, Antonella (2021) Progettazione, implementazione e realizzazione di strumenti software destinati all’e-Public Health, per processi di business intelligence di dati sanitari ed il supporto al controllo di gestione nelle aziende sanitarie. [Tesi di dottorato]

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L’ enorme quantità di dati sanitari gestiti ed immagazzinati dalle organizzazioni sanitarie sta crescendo ad un tasso esponenziale. Quasi tutti i dati generati sono memorizzati in banche dati difficilmente esportabili verso altri sistemi sia per ragioni burocratiche che per ragioni tecnologiche. Infatti, i dati memorizzati all'interno di un ospedale non sono quasi mai integrati con altri sistemi Information Technology (IT) come quelli dedicati alla Business Intelligence. Ad esempio, se considereremo tutti i dati disponibili in un ospedale dal punto di vista del singolo paziente, le informazioni sul paziente esisteranno nei differenti sistemi che gestiscono le cartelle cliniche elettroniche, laboratorio, sistema di imaging e nei database di prescrizione. Tuttavia, nella stragrande maggioranza dei casi, tutte le fonti di dati menzionate sono memorizzate in siti separati, comportando l’impossibilità di ricavare valore dall'aggregazione di questi set di dati in maniera intelligente. L'unico modo per raggiungere questo obiettivo è riuscire ad aggregare le diverse fonti di dati non solo all'interno dell'infrastruttura IT di una singola clinica ospedaliera o di una applicazione circoscritta, ma anche su più fornitori di assistenza sanitaria. Questi insiemi di dati unificati non andrebbero a vantaggio solo di tutti i soggetti del settore sanitario, ma porterebbero anche un beneficio importante al paziente fornendo un trattamento di prima scelta. Il presente lavoro di ricerca ricade nella circostanza appena descritta e si articola nei seguenti capitoli. Nel capitolo 1 viene effettuata un’introduzione sulla Digital Health, inquadrando il contesto in cui opera il progetto di ricerca. Sono state trattate tematiche che gettano le basi per raggiungere l’obiettivo finale, o meglio, la progettazione e implementazione di strumenti software di Business Intelligence per la gestione dei dati sanitari a supporto del controllo di gestione. Tuttavia, è stata effettuata una panoramica su concetti di: Business Intelligence e sull’architettura di tale sistema; le tecniche di Big Data Analytics per l’analisi dei dati presenti nei sistemi di Business Intelligence, come il Data Mining ed il Machine Learning. Per completare, è stata descritta la Logica Fuzzy, in quanto sperimentata nelle attività di ricerca all’estero, presso l’azienda iMed engineering s.r.o. situata a Praga. In seguito, è stato introdotto il concetto di sistema di controllo di gestione nelle aziende sanitarie, definendo l’obiettivo dell’attività, l’architettura del sistema e gli strumenti per implementarlo. Questo inquadramento è stato utile per chiarire le caratteristiche tipiche 7 del controllo di gestione da considerare nella progettazione della piattaforma di BI, con la consapevolezza delle criticità presenti nelle attività di controllo di gestione e quindi, contribuire al miglioramento della performance del servizio offerto. In aggiunta, sono illustrate le metodologie utilizzate nelle ricerche condotte presso l’Università degli Studi di Napoli Federico II. Pertanto, è stata effettuata una panoramica sulle tecniche del Lean Thinking, Six Sigma e la combinazione di entrambi i metodi, il Lean Six Sigma. In particolar modo, sono state evidenziate le applicazioni di tali metodologie per affrontare problemi di gestione dei processi sanitari nelle aziende ospedaliere. In effetti, le criticità del settore sanitario non sono solo la raccolta e la gestione dei dati sanitari, ma è anche importate intervenire sui processi per migliorare la qualità del servizio offerto. Nel capitolo 2 è racchiusa l’attività di ricerca e sviluppo effettuata presso l’azienda Gesan S.r.l.. L’obiettivo finale è stato quello di giungere ad un’innovazione per la gestione e analisi dei dati sanitari che, ad oggi, non è presente nelle strutture sanitarie campane. Pertanto, sono state descritte le fasi di progettazione e implementazione della piattaforma di Business Intelligence per la gestione dei dati sanitari, al supporto del controllo di gestione. Più specificamente, sono illustrati gli strumenti di sviluppo e le attività di progettazione del Data Warehouse fino alla creazione della piattaforma di BI. In particolare, l’analisi e la ricognizione delle fonti dati è stata necessaria per individuare i sistemi informativi da cui attingere i dati, dopo che è stato compreso il contesto e gli utenti destinatari della piattaforma. Invece, la progettazione del Data Warehouse ha consentito di definire il modello relazionale usando una collezione di tabelle per modellare sia le entità che le relazioni tra di esse. Dunque, utilizzando il Data Warehouse ben progettato è stata creata una dashboard di Business Intelligence in grado di fornire informazioni attraverso report dinamici e indicatori di riferimento, uno strumento utile per verificare e monitorare la qualità dell’assistenza nei confronti della generalità dei cittadini, come prevede l’art. 10, comma 1 del d. lgs. 502/1992. In conclusione, nel capitolo 3 sono stati discussi i principali articoli scientifici pubblicati in importanti riveste e conferenze nel corso delle attività di dottorato. Infatti, sono riportati i risultati raggiunti nel settore dei servizi sanitari impiegando le metodologie descritte nel primo capitolo, dal Lean Six Sigma alle tecniche di Data Analytics come, Machine Learning, Regressione Lineare e Logica Fuzzy.

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