Big Data: un'opportunità per la Sanità Pubblica. Il caso della Regione Veneto

Mediante il progetto Acg, sfruttando i Big Data la Regione Veneto è in grado di ottimizzare la gestione delle risorse sanitarie e la qualità delle cure

Big Data: un'opportunità per la Sanità Pubblica. Il caso della Regione Veneto

È ormai crescente la consapevolezza che da una gestione efficace dei Big Data possono derivare importanti benefici per le aziende. Tuttavia i vantaggi che si ottengono dall’analisi dei dati possono coinvolgere non solo le organizzazioni private, ma anche il settore pubblico. In questo senso, i beneficiari sono non solo gli enti e le amministrazioni che attraverso l’analisi dei dati possono razionalizzare la spesa pubblica, ma soprattutto i cittadini che possono usufruire di migliori servizi. Tali vantaggi hanno un peso ancor più grande in ambito sanitario, dove vanno ben oltre il controllo degli sprechi, arrivando a favorire la prevenzione e il progresso nella cura delle malattie.

All’avanguardia in questa attività è la Regione Veneto, che ha deciso di migliorare la gestione delle risorse sanitarie sfruttando il potere dei Big Data attraverso il progetto Acg (Adjusted Clinical Groups), soluzione di management sanitario sviluppata dalla Johns Hopkins University, School of Hygiene and Public Health di Baltimora. L’iniziativa è partita in via sperimentale nel 2012 ed è arrivata ben presto a coinvolgere tutte le Ulss del territorio Veneto.

Obiettivo del progetto è quello di costruire una classificazione della popolazione per tipologia di malattie più frequenti, consumo di farmaci e spesa assistenziale. Nel dettaglio, la popolazione viene “clusterizzata” in 93 gruppi omogenei per profilo di salute e consumo atteso di risorse mediche; questi gruppi vengono poi suddivisi in 6 categorie secondo un criterio prettamente economico, ovvero aggregando i soggetti bisognosi di cure similmente dispendiose.

La grande quantità di dati analizzati dal sistema Acg consente di conoscere tutte le patologie che la persona sperimenta nella sua vita, non soltanto nel contesto ospedaliero ma anche al di fuori. Le informazioni utili vengono estratte dai dati che il paziente dissemina durante il suo percorso sanitario:  solo il 20% di questi è però effettivamente utilizzabile poiché il restante 80% viene raccolto in maniera non strutturata e quindi risulta improduttivo.

La mappatura che si ottiene dall’elaborazione dei dati consente innanzitutto di censire la concentrazione di patologie in specifiche zone geografiche, in modo da poter calcolare anche i rischi ad esse legati e favorirne la prevenzione. Inoltre, rende possibile ottimizzare i processi di “decision making” nell’ambito della Sanità Pubblica. Costruendo modelli predittivi del consumo di risorse assistenziali e di valutazione delle performance delle Aziende Socio-Sanitarie, è infatti possibile razionalizzare la spesa e la gestione degli approvvigionamenti, e migliorare la qualità delle cure.

 

 


A firma di: Marianna Cadoni Contributor
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