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Il data warehouse che cambia l’ospedale: il caso del Gemelli di Roma

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Questo strumento ha permesso di semplificare la complessa realtà del policlinico e di ottenere le informazioni necessarie per realizzare azioni correttive mirate ad un miglioramento continuo delle performance

21 Febbraio 2016

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Emilio Meneschincheri, ICT manager dell'Università cattolica del Sacro Cuore-Policlinico A. Gemelli di Roma

Dando seguito all’articolo che affrontava a livello macro gli strumenti informatici oggi disponibili, che permettono di ottenere le informazioni di sintesi e degli indicatori necessari per governare le organizzazione sanitarie, in questo articolo andrò più nel dettaglio delle transazioni OLAP ( On-Line Analytical Processing, prendendo come riferimento quanto realizzato presso il policlinico.

Il modello di costruzione del DWH di 1° livello implementato prevede, a cadenze prestabilite, l’estrazione dai database transazionali, tramite procedure di ETL, dei dati granulari necessari a strutturare l’informazione di sintesi, viene quindi creata un area di “staging” assolutamente off-limits per l’utenza (quest’area può essere assimilata alla cucina di un ristorante, dove può entrare “solo il personale autorizzato”).

Per ogni area di interesse vengono generati degli archivi multi-dimensionali con informazioni aggiornate quotidianamente, delle “fotografie” mensili ed annuali, nonché archivi storici.

In questa fase vengono generati i “metadati”, sovrastruttura che connota il dato, arricchendolo di contesto e significato e consentendoci di capire come il dato è espresso e rappresentato, dopodiché vengono creati i cubi dei dati multidimensionali necessari per permettere una visione dei dati da diverse prospettive, tecnicamente chiamate “dimensioni”. Il “cubo” è sempre lo stesso, ma è possibile vederlo sotto aspetti tra loro profondamente diversi. L’utente può, infatti, visualizzare le informazioni, ruotandole e combinandole tra loro con la massima libertà (un’immagine che chiarisce il concetto è quella che rappresenta il cubo di Rubik, il famoso gioco che negli anni ’80).

La figura seguente rappresenta graficamente un “cubo” e come viene rappresentato il “fatto” paziente e le “dimensioni” temporale, Drg Assegnato e Provenienza geografica.

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Finalmente le informazioni raccolte vengono rese disponibili, tramite strumenti user friendly, in una intranet: è fondamentale creare delle interfacce che limitino lo sforzo cognitivo e che possano guidare l’utente nel percorso attraverso il quale otterrà le informazioni desiderate.

Il menù si presenta come struttura ad albero e si compone sulla base del profilo dell’utente che si connette.

Gli utenti, in base a “profilazioni” prestabilite, possono visualizzare solo alcuni “rami” con informazioni di loro competenza, e la “navigazione multidimensionale”, per alcuni utenti, viene fermata ad un livello di dettaglio minore rispetto ad altri. Tutti gli accessi sono registrati: in un archivio viene registrato il nome utente, l’indirizzo IP, il nome del computer, la data e l’ora di accesso. Selezionato l’archivio multidimensionale di riferimento con dei semplici “click” del mouse, l’utente ha la possibilità di “filtrare” le informazioni di interesse, effettuare il “drill down” arrivando ad un maggiore livello di dettaglio.

È inoltre possibile “ruotare” le informazioni per analizzare i dati sotto diversi punti di vista.

Il sistema presenta una serie di cruscotti direzionali, attraverso i quali il management può avere immediatamente delle informazioni di estrema sintesi, a titolo esemplificativo viene verificato l’andamento dei consumi di materiali farmaceutici e di economato rispetto al budget preventivato.

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Tali cruscotti permettono una verifica quotidiana e immediata di alcuni indicatori che sono considerati strategici per l’ente. Sono inoltre disponibili dei book di report che soddisfano delle esigenze informative particolari. tali report non sono “navigabili”, seppur costruiti utilizzando degli archivi multidimensionali. Lo scopo è realizzare una reportistica standard di pronto utilizzo e diffusione, che presenti sempre informazioni congruenti tra loro. Per facilitare analisi di tipo “what-if” tutta la reportistica, fruibile via web, permette all’utente di creare colonne “fittizie” da inserire nei report, che possono rappresentare informazioni provenienti da formule, proiezioni o risultato di elaborazione tra le varie colonne già presenti nel report.

Gran parte delle informazioni possono essere scaricate dagli utenti autorizzati, sulla propria postazione di lavoro in formati standard (Xls, Mdb, etc.) così da consentire ulteriori elaborazioni e specifici approfondimenti.

Per fare un esempio pratico di quanto realizzato, l’utente autorizzato può accedere ad una “form” di sintesi dei dimessi del Policlinico, dove sono riportati, i totali (per colonna) dell’attività degli ultimi 5 anni suddivise (per riga) in grandi categorie (Degenze, Day hospital, Riabilitazione), poi, semplicemente puntando il mouse e “cliccando” su uno degli elementi presenti nella pagina (un anno, un gruppo di degenza, un totale), la vista dei dati cambia mostrando un approfondimento dell’elemento scelto: scegliendo un anno, verranno evidenziati i totali per ogni mese di quell’anno; scegliendo un gruppo di degenza, la vista successiva darà i totali divisi tra le varie unità operative del Policlinico. Continuando a “cliccare” sui dati presenti nelle pagine, verrà presentato, seguendo un percorso predefinito, un dettaglio crescente dei dati scelti: il reparto che dimette, la regione di residenza del paziente, il tipo di DRG (se medico o chirurgico), la descrizione del DRG, fino ad arrivare alle informazioni sul singolo evento di cura, (data ricovero e dimissione, diagnosi e procedure, ASL di appartenenza, eventuale numero di pronto soccorso, etc.).

Questa “navigazione multidimensionale” permette, altresì, all’utilizzatore, anche di variare “al momento” in modo sostanziale la rappresentazione predefinita dei dati, anche questo semplicemente “cliccando” con il mouse, per far emergere l’aspetto informativo desiderato; ad esempio, visualizzare in un’unica pagina i dimessi per mese di un certo DRG, oppure selezionare una sola categoria di DRG e vedere i totali per reparto dei dimessi nel corso degli anni.

Le dimensioni attuali del Datawarehouse, che ha l’ambizione di rappresentare, anche con l’opportuna profondità storica, tutti i fenomeni presenti in azienda, sono ormai ragguardevoli, avendo raggiunto attualmente oltre 200 milioni di righe strutturate in diverse tabelle. I “cubi” ed i report disponibili sono innumerevoli e permettono di analizzare sia i dati gestionali che quelli clinici, mettendoli in correlazione tra loro. È lo strumento che permette di semplificare la complessa realtà del policlinico e di ottenere le informazioni necessarie per studiare dei fenomeni per poter poi porre in essere le necessarie azioni correttive mirate ad un miglioramento continuo delle performance.

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