Questa presentazione è pensata per essere interattiva e per stimolare il più possibile la discussione. Non esitate a farmi domande e intervenire, perché questo non è un intervento accademico, tutto il contrario.
Quello che voglio fare è condividere con voi delle esperienze di successo che abbiamo iniziato con Giovanni e, ancora prima, sulla diagnostica per immagini. E, ancora prima, nella mia esperienza da accademico a Edimburgo, con le unità di immunoterapia. Questa è una cosa che ho iniziato a discutere o a presentare in uno degli eventi precedenti, l’anno scorso.
Quindi, quello che voglio fare è condividere con voi quello che abbiamo fatto, e il razionale come l’abbiamo finito. E vorrei stimolare la discussione, nella leadership, su come traslare questi paradigmi nella vostra vita quotidiana, nel vostro day to day, come si dice.
Fatemi iniziare, quindi assolutamente non esitate ad alzare la mano e farmi domande. Questa è la mia slide disclosure. Ho interessi finanziari in una serie di aziende che commercializzano alcune di queste tecnologie di cui parlerò, sappiatelo.
Quello che però voglio fare oggi è focalizzarmi su questi due scenari. Il primo è un paradosso che esiste correntemente nel National Health Service, quindi il corrispettivo del Servizio Sanitario Nazionale, che consiste nel fatto che con l’allungarsi delle liste di attesa, c’è anche un incremento del numero di ore che viene perso in risorse fondamentali, risorse chiave, nel tempo.
Da un lato avete più domanda e dall’altro si sprecano più risorse. Quindi inizierò a parlare di queste esperienze, poi andremo invece sull’assesment, sulla determinazione della proprietà rispettiva di diagnostica per l’immagine, che è chiaramente un tema con un alto tasso di carica dal punto di vista sociale, e di come si può utilizzare l’intelligenza artificiale per governare quella domanda, per capire sulla base di dati che sono considerati giusti, capire come amministrare servizi che sono dipendenti da risorse che hanno chiaramente un alto tasso di spesa, di capitale.
Per introduzione, questa è una cosa che ho chiaramente condiviso l’ultima volta che ho introdotto questo argomento, un po’ come in Italia, e probabilmente anche più che in Italia, nel Regno Unito il NHS è considerato un asset della popolazione. Cioè un livello di connessione quasi emotiva con l’NHS e quello che la popolazione vuole è proteggere il sistema sanitario nazionale. Ma questo, nel tempo, non ha impedito al sistema di degradare in performance.
Quindi, sebbene ci sia questo alto livello di connessione tra ogni cittadino e NHS, i titoli in cui si dice che l’NHS è allo sbaraglio, crollerà domani, morirete mentre sarete in lista d’attesa, sono sostanzialmente ad ordine del giorno. Hanno fatto questo collage, il collage di una delle riviste più lette in UK. Quindi c’è questo senso di urgenza e di, come dire, un rischio immediato nella produzione, nell’amministrazione dei servizi fondamentali ai cittadini.
E questo è un argomento che letteralmente viene riproposto costantemente in televisione e la popolazione ha una percezione costante di questo problema. Quindi, in questo contesto, uno degli elementi più importanti per l’amministrazione di terapie con un alto impatto sulla precisione della qualità dei servizi da parte del paziente, sono quelle che in UK si chiamano sistemi di anticancer therapy. Questi sono SACT, quindi per ordine inferiore a queste unità come SACT.
Queste sono sostanzialmente le unità in cui viene amministrato. Nel tempo, queste unità hanno osservato, questo sarà sostanzialmente il primo scenario che vi proporrò. In questo progetto, in collaborazione con l’Health Board dell’autorità sanitaria, che gestisce sostanzialmente tutti gli ospedali di Edimburgo, per darvi un senso di scala, Edimburgo ha una popolazione all’interno delle mura della città di circa mezzo milione di persone, la Great Area, quindi la conurbazione del resto dei paesi attorno, arriva all’incirca attorno al milione di persone.
Quindi una popolazione, come dire, sizeable, ma sicuramente che non arriva alle realtà più grandi che abbiamo in Italia. Quello che è stato osservato nell’autorità di Midlothian, dell’autorità di Edimburgo, è quello che vedete in questa slide, e cioè un aumento dei tempi di attesa costante, da prima di Covid, e poi Covid arriva e rende quella situazione completamente disastrosa. E sostanzialmente la situazione non è cambiata in maniera materiale dopo la fine della pandemia, al punto in cui, nell’ultima volta che abbiamo parlato di questo argomento, abbiamo fatto una specie di poll, fino al punto in cui, negli ospedali e nelle subunits attorno a Edimburgo, il wastage, il percentuale di ore che viene persa in qualsiasi finestra temporale di serie di chemoterapia, è il 24% del tempo. Sostanzialmente, ogni ora, per ogni quattro ore, c’è una in cui non succede niente. La domanda sta aumentando e non riusciamo a razionalizzare risorse.
Questa cosa ha generato una serie di problemi dal punto di vista dell’amministrazione e del servizio. E l’evidenza è che questa situazione, di per sé, in maniera strutturale, non va migliorando. Ok?
Cioè, se non facciamo qualcosa, non rientrerà. Questa situazione ha a che fare, chiaramente, con una serie di problemi strutturali di come il paziente, come dire, naviga nel ricevere queste terapie. Il journey del paziente, quindi il viaggio del paziente durante la chemoterapia, è un viaggio sicuramente complicato, che va dall’offerta della diagnosi all’offerta di una terapia, al setting dell’intento della terapia, che è una terapia aggettiva, curativa, fino, sostanzialmente, ai cicli e al controllo 48 ore prima che il paziente si ha, di quello che loro chiamano kick-state, per ricevere la gente o la terapia in generale. Questo viaggio è un viaggio complicato, perché genera una serie di weaknesses, che genera problemi quando si parla di, sostanzialmente, efficienza. In questo slide vi dimostro quali sono i problemi che sono stati riportati in maniera più frequente dagli operatori.
Il primo è che con l’aumentare della lunghezza delle liste d’attesa, i pazienti sono sempre meno inclini, sono sempre meno in grado o disponibili a condividere informazioni sul loro effettivo stato di salute in quel check 48 ore prima dell’intervento. Questo perché, se al paziente viene chiesto, hai avuto febbre nell’ultimo 48 ore, hai avuto bisogno di vomita nell’ultimo 48 ore, il paziente sa che se non sarà qualificato, il suo appuntamento sarà spostato, e quindi ha semplicemente più una predisposizione per accentuare, sostanzialmente, non condividere queste informazioni basilari, che poi saranno, diventeranno effettivi, importanti, nel momento in cui il controllo verrà fatto, quando il paziente si presenterà nella SAPI.
Quindi, anche se, come dire, quell’informazione non viene condivisa, questo è rilevante perché a un certo punto il paziente diventerà, se non sarà dichiarato inadatto a ricevere quella terapia, in ogni caso allontanerà dall’appuntamento, che porterà a perdere quelle 6 ore di ricerca. Con effetti veramente catastrofici, perché a quel punto quella sedia non la puoi riadottare. No, quella sedia è andata, quel tempo c’è quella sedia.
L’altro problema enorme è che, e questa è una cosa che gli operatori del settore sanitario lamentano in maniera significativa nel Regno Unito, è che per questioni di framework regolatorio c’è un numero minimo di nurses che devono essere on the shop floor, quindi totalmente nell’unità, per questioni di sicurezza. Ecco il numero 11 nella nostra autorità. Quando un paziente non si presenta o una sedia diventa disponibile, quello che succede è che, operativamente, una nurse viene presa dallo shop floor e cerca di fare un rescheduling, cercando di sostanzialmente risolvere un puzzle che era stato risolto ore prima o giorni prima.
Che significa che, a volte, l’unità non ha gli effetti legali per operare. Quindi, teoricamente, quell’unità non dovrebbe esistere. Quindi, questo genera problemi enormi. Di solito la configurazione è 4-4, quindi 8 controlli, però c’è un’infermiera che, sostanzialmente, è il manager del vettore e c’è sempre un’infermiere che si occupa di fare la liaison con il consultant del mercato.
E tra l’altro, non posso dire esattamente quale sia il limite di legge per il rapporto tra quegli unici e i medici, perché, in verità, quello non è un problema. Praticamente non è un problema. Quindi, questo è il contesto.
Un ulteriore problema è che quando un appuntamento diventa non viable, c’è un sistema che è utilizzato per fare scelte, per fare gli appuntamenti, e tale per cui è veramente difficile, sostanzialmente, spostare appuntamenti, anticipare un appuntamento, che significa che un appuntamento mancato conduce a quello che noi chiamiamo un walk-through effect di altre, sostanzialmente, sedie che diventano non disponibili.
E questo genera un effetto accadente. Quindi non è soltanto l’evento che si è dedicato, ma è tutto il call-out, è tutte le implicazioni, capito? Questo è il problema.
Quello che nella Health Board di Edimburgo abbiamo, che è un’eccellenza, e questa è una delle esperienze che voglio condividere con voi, è la presenza di questo data log. Sostanzialmente, un enorme database centralizzato che mantiene un record di, sostanzialmente, tutti gli eventi che si identificano in supporto shop floor per un’unità di abilità. Che è chiaramente un tesoro, perché quel database fa ricordi di chiaramente tutti gli eventi che hanno luogo in quelle unità.
Al punto che quello che siamo in grado di fare e così è nato questo progetto, è, sostanzialmente, studiare qual è la probabilità che, dato l’età, la diagnosi, lo stage del campo del paziente, comorbidities, white blood cell count, red blood cell count e il ciclo a cui il paziente si trova, siamo, sostanzialmente, in grado di trattare con accuratezza molto, molto elevata se il paziente si presenterà a quelle unità.
Che è, alla fine, quello che volevo dire. Perché quel waterfall effect lo potete stoppare se siete in grado di fare una cosa semplice, che è quello che fanno le linee aeree quando prenotano i nostri voli. Quindi quello che abbiamo fatto è, semplicemente, prendere queste informazioni che abbiamo e utilizzarle come input per un sistema che, proprio come succede nel diagnosis di linee aeree, ci dice quali sono i pazienti che sono a più alto rischio di non presentarsi e posso offrire, come opzione, ad un altro paziente lo stesso appuntamento dicendo guarda, io ti posso dare un appuntamento tra sei settimane, però c’è la possibilità che io ti chiami questo giorno e tu devi essere lì. Quindi tutta la preparazione succede esattamente come se quel paziente dovesse andare per quel giorno perché il paziente sa che se il paziente che noi pensavamo non si sarebbe presentato si presenta poi… Però c’è anche l’intera idea di farlo preparare per sé stesso, ma non lo fai.
Prof. Filippo Menolascina, Università di Edimburgo, Regno Unito
