In che modo l'analisi dei dati in tempo reale di nuova generazione può favorire l'agilità dei reparti di radiologia
Perché non è più sufficiente essere semplicemente "orientati ai dati"
nov 12, 2019 - tempo di lettura 8 min
Head of PerformanceBridge, Royal Philips
Con un background in Imaging Informatics, Chris Meenan è Head of PerformanceBridge in Philips. In precedenza, è stato CEO di Analytical Informatics, Inc. e si è occupato di progettazione, implementazione e supporto di tecnologie innovative in ambienti clinici e commerciali.
Gli amministratori della radiologia e gli altri responsabili clinici sono sottoposti a una forte pressione volta a estendere l'efficienza oltre i confini dell'organizzazione. L'accesso limitato alle informazioni può essere uno dei problemi maggiori per prendere decisioni migliori e più rapide al fine di ottenere risparmi sui costi operativi a breve e lungo termine nell'assistenza sanitaria. A tal fine, gli amministratori della radiologia devono andare oltre la semplice generazione di referti, che fornisce una visione limitata di ciò che è già accaduto, per passare all'analisi dei dati di nuova generazione che fornisce una visione più ampia, in grado di aiutarli a prevedere cosa è probabile che succederà. Di recente, ho parlato con il presidente di AHRA (Association of Medical Imaging Management) Chris Tomlinson delle sfide e delle strategie che le strutture sanitarie devono affrontare per diventare davvero "basate sui dati", al fine di ottimizzare i centri radiologici e promuovere l'efficienza operativa nell'imaging.
Chris Meenan, Philips: In un recente sondaggio condotto con oltre 100 membri AHRA, il 98% ha affermato che, con il rimborso sempre più legato alle metriche, sente la pressione volta a promuovere l'efficienza oltre i confini dell'organizzazione. Inoltre, il 91% degli intervistati riteneva che un migliore accesso ai dati avrebbe cambiato in modo positivo la modalità di gestione delle pratiche nel complesso e si collegava a obiettivi organizzativi più ampi o all'assistenza sanitaria basata sul valore. Questo rappresenta una sostanziale convalida dell'esigenza di aiutare i reparti di radiologia a utilizzare al meglio l'analisi dei dati in tempo reale. Lei cosa ne pensa? Chris Tomlinson, presidente di AHRA: È vero, esiste un'enorme pressione ad estendere l'efficienza oltre i confini dell'organizzazione, ma credo che sia per una ragione diversa. Nell'ecosistema più ampio degli ospedali, si è verificato un massiccio investimento di risorse IT e finanziarie nei sistemi di gestione delle cartelle cliniche elettroniche (EMR). Questo potrebbe farci pensare: ottimo, questo aiuterà i leader della radiologia a sfruttare meglio i dati! Ma in realtà, quello che è successo è che gli investimenti in questa infrastruttura della radiologia, sia che si tratti di PACS che di analisi, non sono riusciti a tenere il passo. Oggi, per molti ospedali, sta avvenendo il consolidamento delle risorse IT in un sistema informativo centrale o in un gruppo IT dedicato a grandi data warehouse per le masse. Di conseguenza, i dati di radiologia realmente necessari sono spesso molto difficili da ottenere o non sufficientemente dettagliati per poter essere utilizzati. Spesso si ottiene solo una parte dei dati necessari dal sistema informativo radiologico (RIS) e a volte non si tratta nemmeno di dati puliti. Questo non è sufficiente per migliorare l'efficienza ed è qui che entra in gioco la pressione rivolta agli amministratori della radiologia. Con l'attenzione dell'azienda focalizzata sui sistemi di gestione delle cartelle elettroniche, è più difficile estrarre i dati di imaging a livello di modalità o macchina, ma è proprio di quei dati dettagliati a livello di sequenza che abbiamo bisogno per eseguire le nostre procedure radiologiche in modo più efficace. Chris Meenan, Philips: Nel sondaggio AHRA, la maggior parte degli intervistati (66,96%) ha affermato che il proprio processo decisionale si basa su dati storici (fogli di calcolo del mese scorso o più vecchi). Ciò conferma quello che abbiamo osservato e cioè che il tipico processo di analisi dei dati in radiologia è limitato nell'ambito e gestito in modo molto manuale. Di conseguenza, la generazione di referti richiede molto tempo e molto lavoro, non è standardizzata, è costosa e, soprattutto, ritardata. La generazione di referti differiti non rende certo agili i reparti di radiologia. Qual è la sua esperienza nell'utilizzo di dati storici rispetto ai dati in tempo reale? Chris Tomlinson, presidente di AHRA: Nella mia esperienza di amministratore della radiologia, per migliorare l'efficienza nella radiologia è necessario ridurre la variabilità e migliorare i tempi di risposta e, per farlo, abbiamo bisogno di dati a livello di modalità o macchina. Voglio dire che abbiamo bisogno di dati relativi a cose come: quando un paziente è entrato nella stanza, o quanto tempo è necessario per configurare la scansione e quanto tempo è trascorso tra le sequenze. Se riesco a ridurre di 5-10 minuti ciascuna sequenza di RM e a ridurre la variabilità, si tratta di un grosso risultato, ma questo si basa sui dati storici. I dati storici ti aiutano a individuare i problemi, ma poi, come recuperarli ogni volta? Come si ripara il sistema? Ciò di cui hanno bisogno gli amministratori della radiologia è un modo per rendere più facile la visualizzazione dei dati in tempo reale, apportare le necessarie modifiche e rimettersi in carreggiata il più rapidamente possibile. La maggior parte dei responsabili della radiologia si concentra maggiormente sui dati retrospettivi rispetto ai dati di "riparazione" in tempo reale. Tuttavia, se si è in grado di trasformare i dati retrospettivi in un formato intuitivo e predittivo e associarli alla capacità di "riparare" in tempo reale, è lì che è possibile fare la differenza, perché è possibile riallocare le risorse o spostare i dispositivi di scansione dove sono necessari, quando è necessario. Ritengo che questa sia l'opportunità davvero importante, perché consente ai responsabili della radiologia di gestire il reparto in modo più strategico. Chris Meenan, Philips: Sono assolutamente d'accordo. Parliamo un po' degli "sprechi" nell'imaging. Alcune ricerche suggeriscono che il 60-65% della spesa annuale in radiologia è allocata alle operazioni e che fino a 10-12 miliardi di dollari di tale spesa si traduce in potenziali sprechi (ad esempio, test errati, esami ripetuti, scarsa qualità delle immagini, ecc.) [1]. Sappiamo che la gestione delle operazioni basata sui dati in tempo reale consente di risparmiare sui costi in varie aree, ad esempio riducendo la necessità di ripetere l'imaging o le scansioni. Inoltre, può perfino consentire di aumentare i ricavi, fornendo informazioni utili che aiutano gli amministratori della radiologia a comprendere meglio quali tipi di servizi sono più necessari per una specifica popolazione di pazienti di un ospedale. È interessante notare che i risultati del nostro sondaggio AHRA mostrano che oltre la metà (54.6%) degli intervistati ha dichiarato che il costo rappresentava l'ostacolo principale per l'implementazione di strategie di gestione delle operazioni basate su dati in tempo reale. Quali sono le sue opinioni su come possiamo ridurre al meglio gli "sprechi" nell'imaging e supportare l'adozione di soluzioni di analisi dei dati per ottenere risparmi sui costi che possono essere reinvestiti in aree come l'assistenza ai pazienti? Chris Tomlinson, presidente di AHRA: La maggior parte delle organizzazioni sanitarie desidera soluzioni di livello aziendale, pertanto il costo di qualsiasi soluzione di gestione dei dati basata sulla radiologia è un ostacolo, a meno che non si allinei ai temi più ampi dell'assistenza come la durata della degenza (LOS) o i tempi di risposta, in linea con i percorsi di cura che catturano l'attenzione dei CIO. Per quanto riguarda lo "spreco" in relazione all'imaging, credo che gran parte della spesa per l'imaging sia dovuta a un numero eccessivo o a richieste inappropriate di studi di imaging. In questo momento, se qualcuno ordina una RM del cervello e poi qualcuno ordina una CTA oltre a questa, direi che siamo di fronte a una medicina difensiva che dobbiamo respingere per ridurre gli sprechi e la spesa annuale in radiologia. Come amministratore della radiologia, avere la possibilità di esaminare rapidamente dati o metriche in relazione all'imaging e di vedere quanti studi inappropriati sono stati richiesti e quante volte siamo in grado di reindirizzare le richieste per ridurre sprechi o costi, tutto questo rappresenta un'analisi molto preziosa. Mi consente di guardare oltre i dati e di ottimizzare sapendo quanti studi possiamo passare da un paziente interno a uno esterno per ridurre i costi. Ad esempio, direi che la durata della degenza sia una metrica valida che può essere utilizzata e sulla quale la radiologia può avere un impatto davvero positivo. La radiologia può vedere le cose dai sistemi a monte e respingere o aiutare ad assegnare priorità alle fasi successive per i pazienti, il che è correlato alla durata della degenza e influisce sul costo dell'assistenza nel complesso.
Chris Meenan, Philips: È stato interessante secondo me che una delle aree più importanti da affrontare per i centri radiologici fosse il monitoraggio dell'utilizzo del sistema di imaging (31,25%), mentre al secondo posto c'era il miglioramento del ritardo nella pianificazione dei pazienti, come i tempi di attesa e le percentuali di previsione dei casi di mancata presentazione (24,11%). Questi due problemi spesso vanno di pari passo, poiché le opportunità di ricavo perse e l'utilizzo di una modalità non ottimale per la radiologia a causa della mancata presentazione dei pazienti all'appuntamento possono essere fattori significativi. Abbiamo parlato con il dott. Puneet Bhargava della University of Washington in uno dei nostri recenti podcast su cosa i dati possono dirci e sulle sorprendenti nozioni da lui apprese sull'impatto della mancata presentazione dei pazienti agli appuntamenti. Cosa ne pensa di alcuni dei commenti del dott. Puneet nel podcast, in particolare su come possiamo utilizzare l'analisi dei dati in generale per prevedere le percentuali di mancata presentazione? Chris Tomlinson, presidente di AHRA: Alla fine non si tratta semplicemente di fare la cosa giusta per il paziente, cosa su cui siamo naturalmente tutti concentrati, ma anche di influire in modo positivo sugli esiti dell'imaging. L'aspetto più importante dell'utilizzo dell'analisi dei dati è che, in alcuni casi, potrebbero verificarsi degli esiti o delle conseguenze negative per la salute del paziente se l'imaging non viene erogato in tempo. Pertanto, utilizzare i dati per trovare modi per garantire una maggiore conformità ed evitare opportunità di assistenza perse per i pazienti, come è stato in grado di fare il dott. Puneet, è fondamentale perché massimizza le possibilità di esiti migliori e di persone più sane. È solo un altro esempio di come l'analisi dei dati in tempo reale possa aiutarci a recuperare, adattare e ottimizzare, non solo per motivi di efficienza o di risparmio sui costi, ma anche per garantire una migliore assistenza ai pazienti. Chris Meenan, Philips: Una cosa che trovo davvero entusiasmante è il modo in cui l'intelligenza artificiale (AI) contribuirà a potenziare l'analisi dei dati in futuro, soprattutto in aree come la mancata presentazione agli appuntamenti medici di cui abbiamo appena parlato, in cui il numero di variabili che influiscono sulla mancata presentazione dei pazienti può essere significativo. Singolarmente, queste variabili o indicatori non sono sufficienti per prevedere in modo efficace le percentuali di mancata presentazione dei pazienti, ma collettivamente possono essere molto informativi e prevedere le probabilità che i pazienti si presentino per un esame di imaging. È qui che gli strumenti di analisi dei dati, la modellazione predittiva e l'intelligenza artificiale possono essere più utili per aiutare i reparti di radiologia a diventare agili anche in altre aree. Sono stato felice di scoprire che nel sondaggio AHRA il 94% degli intervistati ha affermato che trasformare il proprio centro radiologico da essere semplicemente "orientato ai dati" a essere "basato sui dati" era "importante" o "molto importante". Chris Tomlinson, presidente di AHRA: È molto importante e sono d'accordo con l'approccio di Philips che prevede lo spostamento dai dati storici verso l'utilizzo dei dati in tempo reale per favorire una migliore reazione a sistemi e dashboard, perché maggiormente trasformativo. Per diventare davvero "agili", è necessario essere in grado vedere ciò che succede in tempo reale ed essere in grado di reagire e riottimizzare in base a dati in tempo reale nonché apprendere da dati storici che siano in un formato predittivo e utilizzabile. Questa combinazione di analisi predittiva e ottimizzazione in tempo reale è davvero efficace perché consente una reazione più adattiva o olistica ai sistemi. L'altra cosa per cui possiamo iniziare a utilizzare l'intelligenza artificiale e l'analisi è esaminare l'iter terapeutico per il paziente. Mi auguro di poter utilizzare l'intelligenza artificiale per modellare percorsi di cura ancora migliori e rispondere a domande quali: in che modo possiamo ridurre la variabilità o ridurre i test oppure, cosa più importante, qual è il test migliore e il percorso giusto per far avanzare questo paziente lungo l'iter terapeutico nel modo più efficace? Credo che in futuro l'analisi predittiva ci aiuterà ad associare meglio le esigenze dei pazienti con l'uso più efficiente ed economico delle nostre risorse per un miglioramento continuo. Ad esempio, degli algoritmi di intelligenza artificiale che possono aiutarci a prevedere la probabilità di rischio per i pazienti sarebbero molto utili. Con questo voglio dire che sarebbe importante riuscire a utilizzare l'intelligenza artificiale per stabilire ad esempio che un determinato risultato di un'immagine per un paziente evidenzi un'elevata probabilità di rischio e intraprendere azioni per spostare il paziente in alto nell'elenco, oppure inviarlo allo specialista giusto invece che a un medico generico, perché la nostra analisi predittiva l'ha segnalato, non ha effettuato una diagnosi ma lo ha segnalato con gli esiti previsti. Questo avrebbe un impatto enorme nel campo della radiologia in termini di tempi di risposta e di consegna dello studio giusto al radiologo giusto al momento giusto. I responsabili della radiologia devono sostenere la tesi con il management che gli investimenti in soluzioni di gestione dei dati incentrate sulla radiologia, che ci aiutino a ottenere le informazioni di cui abbiamo bisogno, sono essenziali per promuovere l'efficienza e ridurre i costi e la variabilità o per soddisfare metriche chiave di rimborso dell'assistenza sanitaria basata sul valore. Dobbiamo essere certi di essere in grado di sfruttare i dati provenienti dai sistemi EMR delle strutture sanitarie in modo che il potenziale impatto dell'imaging non vada perso o ridotto al minimo mentre ci spostiamo verso un'assistenza sanitaria basata sul valore. È vero che essere semplicemente "orientati ai dati" non è più sufficiente: le reali opportunità di crescita e di valore per l'imaging sono quelle che nascono quando si diventa "basati sui dati".
Informazioni su Chris Tomlinson
Presidente della Association of Medical Imaging Management (AHRA) Chris Tomlinson è Enterprise Vice President of Radiology/Imaging, Clinical Lab & Pathology, Emergency & Hospital Medicine Service Lines presso Jefferson Health di Philadelphia ed è anche Presidente di AHRA per il 2019-2020.
