La pandemia è stata affrontata in tre fasi: reazione, risposta e ripresa. Con riferimento alla reazione, si rilevano alcuni esempi che mostrano come le tecnologie abbiano apportato un valore reale al settore sanitario. Ad esempio, quando è scoppiata la pandemia, i cittadini di tutta Europa sentivano l’esigenza di trovare risposte ufficiali alle loro domande, e raccogliere quante più informazioni possibili. Ecco che i Contact Center di tutta Europa hanno rapidamente raggiunto la saturazione e quindi non riuscivano a rispondere alle numerose richieste. In questo contesto, Microsoft ha messo a disposizione delle organizzazioni sanitarie, i cosiddetti “first responder”, un healthcare Bot. L’Healthcare Bot è un Intelligent Agent, che nello specifico scenario è stato adattato per permettere ai cittadini di fare una autovalutazione dei sintomi, in linea con il protocollo definito dalla struttura sanitaria, per decidere rapidamente quali prossimi passi fare. Queste soluzioni hanno visto la luce in tempi molto brevi: ad esempio, nella regione di Copenaghen il bot è stato reso disponibile in 36 ore, per poi essere esteso a tutta la Danimarca, riuscendo ad ottenere una riduzione del 30% delle chiamate al Contact Center, con 70.000 utenti che si sono collegati nei primi tre giorni. Lo strumento ha ricevuto, inoltre, un feedback molto elevato da parte dei cittadini, al punto che la Regione di Copenaghen sta pensando di ampliare il numero di servizi che possono essere messi a disposizione, e considerando la possibilità di creare un datalake ove far confluire non solo i dati raccolti nelle interazioni dei cittadini con il bot, ma anche dati provenienti da applicazioni esistenti proprio con l’obiettivo finale di promuovere lo sviluppo di una medicina personalizzata, predittiva e preventiva.
Pensando sempre alla fase di reazione, ovviamente il tempo era una variabile estremamente critica. Le organizzazioni sanitarie avevano bisogno di soluzioni che risolvessero i loro problemi in tempi brevissimi. Non era certo pensabile avviare procedure d’acquisto tradizionali, non c’era il tempo necessario. Ecco che l’avere a disposizione una piattaforma cloud, che possiamo pensare come una “cassetta degli attrezzi”, ha permesso a molte organizzazioni sanitarie di poter sviluppare rapidamente una nuova soluzione, provarla sul campo e rifarla (se non funziona). Ad esempio in pochi giorni, avvalendosi del supporto di Capio, la regione di Stoccolma ha messo a disposizione un’applicazione per permettere ai dipendenti degli ospedali che avevano i sintomi del Covid di registrarsi, richiedere il tampone, ricevere a casa il kit, effettuare il tampone e ricevere i risultati, unitamente alle procedure da seguire in caso di positività..
Per quanto riguarda la fase di risposta, molti clienti Microsoft hanno uìiniziato ad utilizzare Teams, la piattaforma di collaborazione e comunicazione, già in uso internamente, per erogare visite virtuali con i cittadini, e quindi evitare che gli stessi dovessero recarsi presso la struttura per una visita per cui non era necessario l’incontro fisico, mettendone a rischio la salute. Questa accelerazione nell’adozione di piattaforme digitali per l’erogazione di servizi sanitari ha mostrato concretamente come la tecnologia può supportare i sistemi sanitari nel mondo, al punto che il responsabile dei sistemi informativi di HUS (Helsinki and Uusimaa District Hospital) ha di recente affermato la volontà di effettuare sempre, laddove possibile, le visite da remoto, con l’obiettivo finale di rendere virtuale il 70% degli incontri tra medico e paziente.
Un ulteriore ambito su cui è necessario accelerare è quello dei dati, e in generale della data platform: è ormai risaputo che si dispone di una ingente quantità di dati che molto spesso non si riesce ad utilizzare nel migliore dei modi, né per far fronte a situazioni emergenziali (come la pandemia) né all’interno dei processi decisionali. Questi dati sono infatti conservati all’interno di applicazioni a silos, e non sono interoperabili.. Per tali ragioni, proprio a partire dall’esperienza vissuta durante il Covid-19, Microsoft ha lanciato un’iniziativa relativa alla data platform, che ha tante declinzaioni quanti sono gli scenari di utilizzo. Si pensi, ad esempio, alla data platform che permette di fare il capacity management e, quindi, la gestione end to end della catena di fornitura di tutto ciò che serve ad un ospedale (al riguardo si cita la Region Västerbotten che fatto un capacity planning con la possibilità di effettuare il forecast di quello che servirà e organizzare di conseguenza le forniture), la data platform per la pandemic response, tenendo conto che la crisi pandemica richiede una risposta di sistema, da parte di tutti gli attori di un Paese, con la necessità, dunque, di rendere accessibile, per chiunque ne avverta la necessità, una banca dati dove vengono raccolti i dati che sono utilizzabili per sviluppare delle analitiche e, dunque, prendere delle decisioni.
Quali implicazioni, dunque, per il futuro e, quindi, la fase di ripresa?
Una proposta potrebbe essere quella di partire dalla telemedicina con un focus sui malati cronici, anziani e pazienti fragili proprio perché, in seguito all’esperienza del Covid-19, si è compreso come in circostanze eccezionali si abbia difficoltà a seguirli, compromettendone lo stato di salute. Inoltre, come già riportato, vi sono delle esperienze molto positive che mostrano come queste tecnologie permettano la riduzione degli accessi al Pronto Soccorso, del tasso di mortalità, dei giorni di ospedalizzazione, nonché una riduzione dei costi che non è trascurabile in un’ ottica di sostenibilità del sistema. Così facendo, avremmo la possibilità di iniziare a raccogliere i dati provenienti dai dispositivi che i pazienti utilizzano a casa loro per monitorare parametri vitali in un datalake. Questo sarebbe il punto di partenza per lo sviluppo di una data platform, ove successivamente far confluire i dati provenienti dai sistemi dipartimentali delle strutture ospedaliere e sanitarie. Solo così potremo disporre di una mole di dati sufficienti per sviluppare ed effettuare il training degli algoritmi di Intelligenza Artificiale. Tutto ciò dovrà avvenire nel rispetto della privacy e delle normative, e permetterà di abilitare la ricerca a sviluppare delle soluzioni in grado di supportare tutti i processi decisionali (sia di natura clinica che operativa), così da muoverci rapidamente verso la Value Based Healthcare.
