Gestione liste d’attesa SSN con l’intelligenza artificiale con software open source

Una soluzione innovativa per gestire le liste d’attesa nel Servizio Sanitario Nazionale, utilizzando un software basato sull’intelligenza artificiale (AI), potrebbe concentrarsi sull’ottimizzazione dei flussi, delle prenotazioni e sull’analisi predittiva. Ecco alcuni aspetti chiave che questo sistema potrebbe includere, basati sulle informazioni presenti nelle fonti:

• • Gestione centralizzata delle agende: il software dovrebbe integrarsi con il sistema CUP regionale o i sistemi CUP interaziendali, gestendo in modo centralizzato tutte le agende delle strutture pubbliche e private accreditate. Questo permetterebbe di avere una visibilità completa dell’offerta di prestazioni, sia in regime istituzionale che in libera professione intramuraria (ALPI). Il sistema dovrebbe essere in grado di gestire sia i primi accessi che gli accessi successivi (follow-up), includendo anche le prestazioni di screening.
  • Ottimizzazione delle prenotazioni con IA: l’intelligenza artificiale potrebbe analizzare i dati storici e in tempo reale per ottimizzare l’allocazione delle prenotazioni, tenendo conto delle classi di priorità (U, B, D, P) e dei tempi massimi di attesa previsti. Il software potrebbe anche prevedere meccanismi automatici di riconversione dei posti tra prime visite e controlli per massimizzare l’efficienza. Inoltre, potrebbe indirizzare i pazienti verso le strutture più appropriate in base alla loro posizione geografica, sempre nel rispetto del principio di prossimità.
  • Analisi predittiva e gestione della domanda: l’IA potrebbe analizzare i dati relativi alle liste d’attesa per identificare criticità e colli di bottiglia. Il sistema potrebbe prevedere la domanda futura per ottimizzare l’offerta. Il software dovrebbe anche monitorare i tempi di attesa, la percentuale di garanzia del monitoraggio ex-ante, e il valore medio/mediano dei tempi di attesa per l’accesso alle prestazioni, fornendo report dettagliati per le aziende sanitarie.
  • Percorsi di tutela automatizzati: in caso di superamento dei tempi massimi di attesa, il software potrebbe attivare automaticamente i percorsi di tutela, proponendo ai pazienti opzioni alternative come prestazioni in regime di libera professione, presso strutture private accreditate o incrementando le ore di attività del personale, sempre garantendo il pagamento del solo ticket. I percorsi di tutela dovrebbero essere esplicitati nei Piani Attuativi Aziendali.
  • Gestione delle sospensioni: in caso di sospensione dell’erogazione delle prestazioni per cause oggettive (inaccessibilità alla struttura, guasto macchine, indisponibilità del personale o di materiali), il sistema dovrebbe consentire la riprogrammazione degli appuntamenti in modo automatico, proponendo alternative ai pazienti, mantenendo la continuità del servizio di prenotazione.
  • Interfaccia utente accessibile e multicanale: il software dovrebbe essere accessibile attraverso diversi canali, tra cui il web e app regionali, e integrarsi con il Fascicolo Sanitario Elettronico. Questo permetterebbe ai cittadini di prenotare, disdire e modificare gli appuntamenti in modo autonomo, oltre a visualizzare in tempo reale i tempi di attesa. Il sistema dovrebbe fornire anche promemoria degli appuntamenti e la possibilità di pagare il ticket online.
  • Monitoraggio e reporting: il sistema dovrebbe produrre report dettagliati sull’utilizzo delle risorse, le prestazioni erogate, i tempi di attesa, le sospensioni, le prenotazioni ripetute, e altri dati rilevanti, come il confronto tra prestazioni prenotate ed erogate. Questo permetterebbe alle aziende sanitarie e alla regione di monitorare l’efficacia delle azioni intraprese e di individuare aree di miglioramento. I dati raccolti dovrebbero essere utilizzati per migliorare la programmazione.
  • Integrazione con il modello RAO: il sistema dovrebbe supportare il modello dei Raggruppamenti di Attesa Omogenei (RAO), utilizzando criteri clinici per l’accesso appropriato e prioritario alle prestazioni. L’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a individuare i codici di priorità appropriati.
  • Formazione del personale: per una corretta gestione del software, il personale dovrebbe essere adeguatamente formato in merito al funzionamento del sistema e delle nuove procedure operative.

Partendo da questa premessa teorica, ho chiesto all’AI di sviluppare un esempio di modello di gestione di liste d’attesa con l’intelligenza artificiale utilizzando software open source.

Il progetto richiede una combinazione di diverse tecnologie e competenze. Un esempio concettuale di come un componente open source potrebbe essere utilizzato in un tale sistema. Questo esempio si concentra sull’aspetto dell’ottimizzazione delle prenotazioni tramite AI.

Esempio Concettuale: Ottimizzazione Prenotazioni con Algoritmo Open Source

Immagina di utilizzare una libreria di machine learning open source come Scikit-learn (in Python) per creare un algoritmo di ottimizzazione delle prenotazioni. Questo algoritmo potrebbe essere integrato in un sistema più ampio che include l’interfaccia utente, il database e altre funzionalità.

Ecco un esempio di codice semplificato:

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. Raccolta e Preparazione dei Dati
# Supponiamo di avere un dataset con dati storici delle prenotazioni
# con colonne come: 'priorità', 'tempo_attesa_previsto', 'struttura', 'disponibilità'
data = pd.read_csv('dati_prenotazioni.csv')

# Trasformazione dati categorici
data = pd.get_dummies(data, columns=['priorità', 'struttura'])

# Definizione variabili dipendenti e indipendenti
X = data.drop('disponibilità', axis=1)
y = data['disponibilità']

# 2. Divisione Dati in Training e Test set
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 3. Addestramento del Modello
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 4. Valutazione del Modello
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy del modello: {accuracy}")

# 5. Predizione per Nuove Prenotazioni
def predict_disponibilità(priorità, tempo_attesa, struttura):
  # Creare un dataframe con i dati della nuova prenotazione
  new_data = pd.DataFrame([{'priorità_'+ priorità: 1, 'tempo_attesa_previsto': tempo_attesa, 'struttura_' + struttura: 1}])
  # Unire le colonne mancanti per la predizione
  new_data = new_data.reindex(columns = X_train.columns, fill_value = 0)

  # Effettua la predizione
  prediction = model.predict(new_data)
  return prediction

# Esempio di utilizzo della funzione predict_disponibilità
nuova_priorità = 'B'  # Priorità della prestazione
nuovo_tempo_attesa = 15 # Tempo di attesa previsto
nuova_struttura = 'Ospedale A'  # Struttura desiderata
disponibilità_predetta = predict_disponibilità(nuova_priorità, nuovo_tempo_attesa, nuova_struttura)

print(f"Disponibilità predetta per la nuova prenotazione: {disponibilità_predetta}")

Spiegazione del Codice:

• Raccolta e Preparazione dei Dati: Il codice inizia con l’importazione delle librerie necessarie e la lettura di un dataset di esempio (dati_prenotazioni.csv). Questo dataset dovrebbe contenere dati storici delle prenotazioni, inclusi la priorità, il tempo di attesa previsto, la struttura e la disponibilità. I dati categorici vengono trasformati in formato numerico usando pd.get_dummies.
• Addestramento del Modello: I dati vengono divisi in set di training e test e viene addestrato un modello di classificazione Random Forest (RandomForestClassifier). Questo modello imparerà a prevedere la disponibilità di una prenotazione in base alle caratteristiche fornite.
• Valutazione del Modello: Il modello viene valutato con il set di test per verificarne l’accuratezza.
• Predizione per Nuove Prenotazioni: La funzione predict_disponibilità prende come input le informazioni di una nuova prenotazione (priorità, tempo di attesa, struttura) e utilizza il modello addestrato per prevedere se ci sono disponibilità.

Come questo si Collega al Nostro Sistema:

1. Integrazione: Questo codice rappresenta solo una parte di un sistema completo. In un’implementazione reale, questo algoritmo dovrebbe essere integrato in un’architettura più complessa che gestisce anche l’interfaccia utente, il database, il sistema di prenotazione CUP, i percorsi di tutela, ecc.
2. Dati Reali: Il dati_prenotazioni.csv dovrebbe essere sostituito con un database che contenga i dati reali del sistema sanitario calabrese, includendo informazioni sulle prestazioni, le agende, le strutture, le classi di priorità, i tempi di attesa, ecc.
3. Complessità IA: L’algoritmo di IA (Random Forest) è un esempio semplice; potresti utilizzare modelli più avanzati, come reti neurali o algoritmi di reinforcement learning, per un’ottimizzazione più sofisticata. L’IA potrebbe anche analizzare i dati di monitoraggio ex-ante delle strutture, per migliorare le predizioni.
4. Aggiornamento Continuo: Il modello di IA dovrebbe essere continuamente aggiornato e riaddestrato con i nuovi dati per migliorare la precisione delle predizioni. L’IA potrebbe anche tenere conto dei dati relativi alle sospensioni dell’erogazione delle prestazioni per cause oggettive.
5. Integrazione con il CUP: L’output della previsione di questo algoritmo dovrebbe essere utilizzato dal sistema CUP per offrire le prenotazioni più appropriate agli utenti.

Considerazioni Importanti:

• Open Source: L’esempio utilizza librerie open source come Scikit-learn, ma l’intero sistema potrebbe includere una combinazione di componenti open source e proprietari.
• Personalizzazione: Il codice di esempio è altamente semplificato. Dovrebbe essere adattato e personalizzato in base alle esigenze specifiche della regione Calabria e al suo sistema sanitario.
• Sicurezza: Un sistema di questo tipo deve essere progettato con un’attenzione particolare alla sicurezza dei dati sensibili dei pazienti.
• Conformità Normativa: Il sistema deve essere conforme alle leggi sulla privacy e alle normative del sistema sanitario nazionale e regionale.

Questo esempio è solo un punto di partenza. Un sistema completo di gestione delle liste d’attesa con IA richiederebbe uno sforzo di sviluppo significativo e la collaborazione di diverse figure professionali. Tuttavia, l’utilizzo di tecnologie open source può ridurre i costi e aumentare la trasparenza del sistema.