Premio Forum PA Sanità – Iniziative passate

Nel panorama Nazionale il Team USAR M Lazio si è sviluppato dal 2022 in costante coesione e condivisione di procedure e protocolli e sopratutto formazione. Le due componenti, VVF e Team Sanitario (ARES 118) hanno scelto e condiviso, insieme al mantenimento delle proprie specifiche competenze,  un percorso comune di training e simulazione clinica ad alta fedeltà in maceria e in ambiente confinato. Addestramento congiunto al lavoro in maceria, debriefing strutturati, corsi e aggiornamento. Il  costante coinvolgimento delle due componenti, avallato dalla lungimiranza delle rispettive Dirigenze, ha prodotto una “soluzione” di soccorso realmente interoperabile.

Per contrastare le “dimissioni difficili” e le lunghe degenze, l’AOU di Alessandria ha creato un ponte digitale per la continuità assistenziale. L’obiettivo era ottimizzare le dimissioni e ridurre la degenza media (DM).

Il progetto è stato sviluppato in quattro fasi, culminate con l’implementazione a pieno regime di una piattaforma digitale a luglio 2023.

I risultati sono stati notevoli:

I tempi di attesa per la presa in carico sono diminuiti da 5 a 3 giorni.

I tempi di attivazione sono passati da 2 a 1 giorno, nonostante le richieste siano raddoppiate.

La DM si è ridotta di 3,49 giorni per i pazienti CAVS e di 3,95 giorni per quelli ADI. Questo ha liberato circa 2.079 giornate di degenza, permettendo 236 ricoveri aggiuntivi e generando un impatto economico di oltre 1 milione di euro. Il successo del progetto dimostra il valore della digitalizzazione per un sistema sanitario più efficiente.

Il progetto prevede lo sviluppo di uno strumento di “Visual Management” integrato con la “Business Intelligence” per ottimizzare la gestione del personale, influenzando positivamente efficacia ed efficienza e promuovendo il benessere organizzativo.
L’iniziativa, rivolta alla Direzione delle Professioni Sanitarie, mira a gestire la crescente complessità del lavoro tramite un cruscotto multidimensionale con il quale il management può monitorare e analizzare in tempo reale le performance aziendali, supportando decisioni strategiche informate e correttive.

La Business Intelligence permette di presentare i dati aziendali esistenti, migliorando  l’accuratezza e la tempestività delle informazioni.  I principali obiettivi sono il controllo dei KPI e l’analisi delle variabili chiave per migliorare l’allocazione delle risorse e favorire l’apprendimento organizzativo.

Nel 2025 ARES 118 ha reso operativo il modello organizzativo per la risposta a eventi CBRN, dotando il territorio della Regione Lazio di strutture campali per la decontaminazione (UNIDEC) e di un adeguato numero di personale sanitario formato (250 unità), garantendo la pronta disponibilità in caso di maxiemergenze con pazienti contaminati da sostanze pericolose (HAZMAT).

Il team di decontaminazione (UNIDEC) composto da 8 operatori, un medico, 6 infermieri ed un operatore tecnico con ruolo di logista, è un team di risposta rapida a gestione infermieristica, coordinato da un infermiere esperto il cui obiettivo primario è la decontaminazione sanitaria del paziente contaminato. Il percorso formativo, essenzialmente pratico, si struttura in due giornate, per un totale di 16 ore di formazione ed ha come obiettivo l’apprendimento di una corretta procedura di decontaminazione sanitaria dei pazienti non deambulanti e con gravi lesioni in corso di evento CBRN.

Trattasi di un progetto sperimentale che nasce dall’idea di voler eliminare il fenomeno barelle dai contesti ospedalieri e/o Aziende

Ospedaliere Campane al fine di garantire al cittadino campano il diritto alla salute.

C’è unanimità nella letteratura internazionale nel raccomandare la costituzione di un team dedicato che si occupi degli accessi vascolari in ogni Ospedale. In generale formare e mantenere un team dedicato migliora l’organizzazione della struttura in termini di sicurezza ed efficacia della terapia infusionale, garantendo elevati standard di qualità ed elevati livelli di soddisfazione del paziente.

Si intende presentare l’esperienza dell’ASST Spedali Civili di Brescia che nel 2021 ha creato l’Unità Aziendale per gli Accessi Vascolari e che garantisce oggi circa 6800 procedure annue di posizionamento di cateteri venosi ecoguidati consentendo ai pazienti ricoverati e a domicilio di eseguire le terapie infusive con alti livelli di sicurezza e confort. Si intende illustrare quali siano stati gli step organizzativi nell’ottica del contenimento dei costi e i vantaggi riscontrati in termini di sicurezza, riduzione delle complicanze, miglioramento dell’iter terapeutico e informatizzazione

L’IRCCS ISNB-AUSL di Bologna nel 2020 si è dotato di un sistema  a biofeedback con interfaccia a realtà aumentata e virtuale, per la somministrazione di protocolli riabilitativi in ospedale e in tele-riabilitazione tramite i dispositivi Home-kit. I risultati dello studio di fattibilità, svolto presso l’UO Neuroriabilitazione su pazienti con esiti di ictus e grave cerebrolesione acquisita hanno mostrato un’alta adesione al protocollo di tele-riabilitazione e un’alta soddisfazione da parte dei pazienti, con miglioramenti significativi nelle performance cognitive e funzionali dei pazienti trattati. Alla luce di questi dati è stato avviato un processo di implementazione della tele-riabilitazione, estendendo l’attività a tutti i pazienti afferenti all’IRCSS ISNB con necessità di intervento riabilitativo (sclerosi multipla, Parkinson, malattie neurodegenerative, patologie neurologiche dell’età evolutiva) e successivamente alle altre unità operative di Riabilitazione dell’Azienda.

Grazie all’integrazione dell’AI negli ecocardiografi di ultima generazione, è possibile ottenere misurazioni precise e diagnosi accurate in pochi minuti. L’AI consente di automatizzare la misurazione dei principali parametri cardiaci e la generazione del referto, riducendo l’errore umano e ottimizzando l’efficienza diagnostica. E’ oggi possibile proporre un esame strutturato come “test ecocardiografico di rapido screening” finalizzato a una valutazione di base da ottenere con  tempo di esecuzione limitato a 5 minuti, come soluzione pratica per migliorare la gestione delle liste d’attesa, riducendo l’uso indiscriminato di ecocardiogrammi completi, soprattutto per prestazioni richieste in classe di priorità “programmata”. Per affrontare l’emergenza delle liste d’attesa, la differenziazione dell’offerta attraverso un esame più agile e meno costoso potrebbe essere una strategia efficace e innovativa da affiancare al tentativo di controllo e razionalizzazione delle richieste di prestazioni.

Alla luce della legislazione unionale e nazionale, i controlli ufficiali volti alla sicurezza alimentare, devono essere condotti dall’Autorità Competente sulla base del rischio e con frequenza adeguata. Nel contesto regionale lombardo, prima dell’applicazione dell’algoritmo, le imprese alimentari e MOCA venivano classificate mediante un rischio ex-ante (Molto Basso, Basso, Medio o Alto) stabilito dalla UO Prevenzione. Si trattava di un processo statico dipendente dalla tipologia di attività in essere e non dalla valutazione del singolo stabilimento a seguito di controllo.

Con l’adozione dell’algoritmo le imprese modificano il proprio livello di rischio in maniera più dinamica, riflettendo una più attuale situazione del livello di sicurezza nelle imprese. Con il nuovo metodo, le aziende vengono classificate “ex-post” così da tenere conto sia del rischio “ex-ante” che degli esiti dei controlli e dei provvedimenti intrapresi per garantire la tutela della salute del consumatore finale.

Il  progetto definisce,   sulla base delle normative esistenti, del quadro esistenziale dei servizi previsti e delle best practice presenti a livello della provincia di Ferrara ed internazionale, indicazioni progettuali e organizzative che possano supportare le direzioni strategiche, progettazione e attivazione delle nuove Centrali Operative Territoriali e la creazione di un bed management provinciale. L’obiettivo principale è di assicurare il coordinamento e la massima integrazione tra la logistica del paziente, i setting di ricovero ospedalieri ed i percorsi clinici attraverso:

l’ottimizzazione del flusso dei pazienti nelle fasi di accettazione – ricovero – trasferimento e dimissione in una logica di rete ospedaliera integrata; miglioramento dell’appropriatezza del setting di destinazione dei pazienti e della qualità delle cure;

la precoce presa in carico  del paziente  riduce il fenomeno del Bed Blocker

La soluzione consiste in una piattaforma digitale basata su intelligenza artificiale, sviluppata dall’IRCCS Istituto Tumori “Giovanni Paolo II” di Bari. La piattaforma integra moduli per il testing di algoritmi AI, la valorizzazione della ricerca e la comunicazione scientifica. In fase iniziale, saranno disponibili tre algoritmi innovativi in oncologia mammaria: ARISE – analisi ecografica dello stato del linfonodo sentinella, Neoadiuvanti – predizione della risposta ai trattamenti neoadiuvanti da risonanza magnetica e PEERAD – predizione dello score di rischio EndoPredict attraverso dati e immagini multimodali. L’infrastruttura, progettata in cloud con architettura modulare e sicura, consente l’elaborazione di immagini e dati clinici, generando report quantitativi e visuali a supporto della ricerca. La piattaforma si configura come un ambiente interattivo, scalabile e interoperabile, capace di accelerare il trasferimento tecnologico e favorire la collaborazione interistituzionale.

Il progetto si sviluppa valorizzando “La casa come primo luogo di cura” nella logica, definita dalla FNOPI, dell’ultimo miglio^[1] ovvero il luogo di prossimità che ha inizio dal domicilio della persona assistita e si sviluppa attorno ad esso, nella logica della teoria urbanistica della cosiddetta “città dei quindici minuti”.  Attraverso l’utilizzo di una piattaforma regionale dedicata al processo di teleassistenza, si garantisce il coinvolgimento dell’assistito, del caregiver e della comunità di riferimento nell’ottica di semplificare i percorsi, migliorando l’aderenza terapeutica, l’appropriatezza, l’educazione alla salute e l’addestramento. Il progetto prevede anche il telemonitoraggio, garantendo la rilevazione e la trasmissione a distanza di parametri vitali e clinici.

[1] https://www.fnopi.it/aree-tematiche/position-sanita-digitale/

Problema
Il Centro di Profilassi Internazionale di Milano gestisce oltre 12.000 utenti all’anno, con picchi di 3.000 viaggiatori solo nei mesi estivi. L’alto afflusso causa difficoltà organizzative, rischi di contagio nelle sale d’attesa sovraffollate e burnout per il personale a causa della carenza di organico. Molti viaggiatori non trovano appuntamenti in tempo e si presentano senza prenotazione, richiedendo valutazioni complesse e last-minute, aggravando il carico di lavoro.

Soluzione
Un sistema online basato su Intelligenza Artificiale e chatbot NLP, integrato nelle pagine web del Centro. La chatbot somministra un questionario e invia le risposte all’IA, che elabora le informazioni e stabilisce se il viaggiatore deve recarsi al centro e con quale priorità. L’IA suddivide i viaggiatori per rischio e fornisce raccomandazioni personalizzate, riducendo gli accessi non necessari e offrendo prenotazioni dirette in overbooking per i casi urgenti.

Lo sviluppo della tecnologia ha cambiato la modalità di espressione delle opinioni. Nel settore sanitario, comprendere la soddisfazione del paziente e misurarne l’esperienza è considerata un’importante misura chiave della qualità delle cure.

I PREMs sono i Patient-Reported Experience Measures, ovvero gli strumenti che vengono utilizzati per misurare le esperienze dei pazienti.

Partendo da questionari somministrati al termine della degenza ospedaliera ci si pone l’obiettivo di analizzare la soddisfazione dei ricoverati mediante sentiment analysis.

I dati sono analizzati linguisticamente attraverso l’uso di diverse tecniche di NLP (Natural Language Processing) che si occupano di elaborare dati di tipo testuale non strutturati.

Il progetto utilizza ed ottimizza un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), nello specifico DeepSeek-R1, che consente di ottenere risultati accurati grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale in maniera puntuale.

Per i pazienti adulti ansiosi o timorosi o poco collaboranti che richiedevano il posizionamento di un catetere venoso centrale è stato introdotto l’utilizzo di un visore 3D applicato sul viso del paziente durante la procedura, comunque associato all’utilizzo routinario dell’anestesia locale. Il visore applicato offre la possibilità al paziente di vedersi immerso nella realtà virtuale scelta  e di sentirne i suoni  come se il paziente ne fosse al centro. Quanto constatato è stata una effettiva riduzione dell’ansia da procedura e una migliore compliance del paziente

La Business Continuity Plan (BCP) o piano di continuità operativa, rappresenta un piano di sicurezza alternativo che un’azienda deve possedere per poter continuare la propria operatività in caso di eventi catastrofici dovuti alla natura oppure di eventi provocati dall’uomo che possono minare l’integrità della stessa; si tratta insomma di eventi inaspettati di origine esterna o interna che bisogna affrontare in maniera preventiva realizzando un piano di continuità operativa. Se la gestione del rischio è stata fatta in maniera ragionata attraverso una Business Impact Analysis (BIA) secondo certificazione ISO 22301, è possibile definire la migliore strategia di difesa del patrimonio e dell’immagine aziendale, ottimizzare l’efficienza operativa di recupero dei servizi e ridisegnare gli spazi per la salute. Il nostro attualmente è il primo modello di ISO 22301 applicato in un Azienda Sanitaria attraverso un progetto pilota applicato ai PDTA tempo dipendenti.

Costruire un’interfaccia basata su linguaggio naturale (italiano) per interrogare i database aziendali, evitando il ricorso a soluzione classiche tipo query SQL

La RMmultiparametrica (RMmp) è un esame che impegna un radiologo, europeo medio, da 20 a 30 minuti e richiede esperienza per ottenere una sensibilità e una specificità costante.
Il software di Intelligenza Artificiale “Quantib Prostate” è un software di post-processing delle immagini che consente di elaborare, visualizzare e modificare immagini RMmp. Permette, altresì, di ottenere, tramite algoritmi validati di deep learning, la volumetria automatica della prostata e il relativo contornamento. Propone quindi al lettore, sovrapposta alla prostata, una mappa colorimetrica delle regioni più probabili di contenere la/le lesione/i.
I valori aggiunti di Quantib Prostate sono: la funzione di contornamento automatico della ghiandola prostatica, che inizia immediatamente dopo la scansione delle immagini di RM; la rapida elaborazione dei dati, che consente di ottenere i risultati in pochissimi minuti, riducendo il tempo di refertazione degli esami e garantendo tempi di risposta più rapidi.

Le potenzialità dell’intelligenza artificiale possono apportare grandi benefici in sanità pubblica ed integrare, in particolare, le attività di epidemiologia. Nell’ambito della programmazione sanitaria vi è la difficoltà di prevedere esattamente, per una popolazione ricadente in un determinato territorio, le necessità sanitarie e poter garantire, quindi, le corrette erogazioni prestazionali. Il progetto ha previsto l’utilizzo di una serie di dati per la produzione delle SDO (Scheda Dimissioni Ospedaliere)  delle strutture pubbliche e private, del territorio della Provincia di Catanzaro, utizzando il calcolco dell’incidenza attraverso una simulazione AI con il metodo “Montecarlo”. Il software ha estratto le distribuzioni di frequenza: a1 (fattore costo) ed a2 (fattore produttivo). I due valori, relazionati tra loro, hanno prodotto il valore di incidenza per quel determinato ricovero calcolando il numero di eventi di ricovero che possono essere ipotizzati per il 2024

Cancer Virtual Lab (CVL) è una AI Semantic Knowledge Platform per l’oncologia che supporta ricercatori e medici nell’accelerare prevenzione, diagnosi e terapie. Integra un knowledge graph FHIR-compliant, che abilita reasoning e analytics avanzati su cartelle cliniche, letteratura scientifica e dati multimodali, accessibili tramite interfacce conversazionali basate su agenti AI. La piattaforma consente di generare avatar virtuali di pazienti (già oltre 30.000), sui quali condurre analisi, simulazioni e studi predittivi, favorendo la ricerca e migliorando il supporto decisionale clinico. In questo modo, CVL riduce tempi e costi della ricerca oncologica, potenzia l’interoperabilità dei dati sanitari e abilita nuovi approcci personalizzati alla cura. Grazie a un’architettura modulare, scalabile e privacy-compliant, CVL è replicabile in diversi contesti ospedalieri, contribuendo all’evoluzione verso una sanità più data-driven, innovativa e sostenibile.

S.I.R.I.A. – ICA Prevention con AI e Robotica è un ecosistema digitale innovativo sviluppato dall’ASP di Siracusa per ridurre le ICA nei reparti ad alta intensità assistenziale. La soluzione integra robotica collaborativa, IoT, intelligenza artificiale, blockchain, digital twin e realtà aumentata, garantendo monitoraggio continuo, automazione delle procedure igieniche e certificazione digitale delle attività. Il cuore del sistema è la piattaforma Copernico, che governa i flussi di prevenzione, raccoglie e analizza dati in tempo reale e supporta la formazione del personale con simulazioni immersive. Il modello introduce anche un procurement basato sul valore, con KPI clinici e organizzativi e meccanismi di bonus/malus per i fornitori, assicurando risultati misurabili in termini di riduzione infezioni, ottimizzazione delle risorse e maggiore sicurezza per pazienti e operatori.

Il Patient Journey del Policlinico di Milano è un progetto di digitalizzazione che mira a migliorare l’esperienza del paziente durante il suo percorso di cura. La soluzione software è progettata per facilitare l’orientamento, fornire informazioni in tempo reale e ridurre lo stress, migliorando la comunicazione tra pazienti, caregiver e personale sanitario. È pensata per tutti i pazienti e include funzionalità specifiche a supporto anche di coloro con disabilità, prevedendo funzionalità di guida, notifiche push e condivisione di documenti e aggiornamenti medici. Il sistema è accessibile via app per iOS e Android, garantendo sicurezza e privacy. Il progetto ha l’obiettivo di ottimizzare l’efficienza dei processi e migliorare la qualità dei servizi ospedalieri.

L’Intelligenza Artificiale (AI) ha applicazioni promettenti nello screening mammografico. L’AI case malignancy score (AI-CMS) è una percentuale che indica la confidenza di un sistema di Computer Aided Detection (CAD) di rilevare un cancro in una mammografia. Nello studio il CAD agisce come un lettore che richiama le donne con un AI-CMS superiore ad una soglia (dal 5% al 25%). Se un primo radiologo è in disaccordo con la classificazione quale caso negativo del CAD, la valutazione passa a un secondo e, in caso di disaccordo, a un terzo.

Per validare la strategia sono stati considerati 43.344 esami del 2023 dello Screening Mammografico di Reggio Emilia (compresi 202 cancri). L’impatto della soluzione è stato analizzato in termini di tasso di richiamo, riduzione del carico di lavoro e impatto economico per dimostrarne la sostenibilità economica e la capacità di ridurre il carico di lavoro dei radiologi senza introdurre ulteriori falsi negativi e riducendo il tasso di richiamo.

La soluzione proposta mira allo sviluppo di un simulatore a eventi discreti (DES) applicato al Pronto Soccorso dell’ospedale centrale di Bolzano. Questo simulatore è stato creato per modellare il flusso di pazienti attraverso le varie aree del servizio, di modo da fornire uno strumento di validazione per le diverse strategie di allocazione del personale medico ed infermieristico. Il sistema utilizza dati storici per simulare percorsi dei pazienti e stimare la durata delle visite, adottando reti di code a priorità per riflettere la gravità delle condizioni dei pazienti. Il simulatore è stato validato confrontando i risultati con i dati raccolti negli ultimi cinque anni, dimostrando un’accuratezza elevata nel prevedere i tempi di attesa e l’uso delle risorse. Questo strumento rappresenta un supporto decisionale per migliorare l’efficienza operativa e la qualità del Pronto Soccorso.