Hospital Performance Dashboard è una soluzione di Business Intelligence basata sull’analisi dei dati attraverso rappresentazioni grafiche e sinottiche, integrate da modelli di visualizzazione, con un approccio più tradizionale e dettagliato, per esaminare le fonti principali delle eventuali problematiche evidenziate dai KPI. Tale strumento soddisfa le esigenze manifestate dalla dirigenza di disporre di un unico “point of truth” dell’azienda ospedaliera. Questo è fondamentale, dato il supporto necessario da parte di sistemi informativi distribuiti e diversificati tra loro.

La struttura di HPD è articolata su due livelli distinti: il livello dei dati e il livello della dashboard.

Sul primo livello le informazioni strutturate, provenienti da vari sistemi sorgenti, vengono archiviate in un data warehouse cloud, che garantisce la persistenza dei dati e la normalizzazione di quelli eterogenei. La soluzione tecnologica adottata consiste in SAP Hana Cloud, un database in-memory colonnare progettato per applicazioni analitiche che supportano analisi in tempo reale in un contesto di Big Data.

Il Livello Dashboard è stata implementato con SAP Analytic Cloud (SAC), che consente la creazione di grafici e rappresentazioni sintetiche delle informazioni seguendo l’approccio tipico degli strumenti analitici self-service. Questo libera gli utenti dalla dipendenza dal personale IT specializzato per eventuali nuove visualizzazioni dei dati e rende lo sviluppo della dashboard più scorrevole, rapido e allineato alle aspettative dell’utente.

Durata del progetto: Giugno – Live Gennaio 2023

Costi: 220 giornate più governance, canone annuo di utilizzo SAP Hana Cloud (DB) e canone annuo di utilizzo SAC (test + produzione per 50 utenti)

Ambito: Sistema Sanitario Pubblico Provinciale

Next Step: evoluzione dei KPI e allineamento alle nuove metriche di Performance Measurement della Sanità Pubblica Regionale e Provinciale

Aziende Clienti: AOFE Ferrara e ASL provincia Ferrara

Team Abstract: PM, Subject Matter Expert, Technical Consultant SAC, ABAP Developers, Tester, QA

Team Cliente: PM IT, Business Stakeholders (Statistics), Direzione Medica Sanitaria, Direzione Sanità Provinciale.

Il progetto è stato sviluppato attraverso tre fasi: analisi dei KPI e identificazione delle fonti alimentanti, creazione del modello dati e realizzazione delle dashboard.

L’individuazione delle fonti alimentanti è stata completata con un breve incontro preliminare, mentre il processo di identificazione dei KPI si è dimostrato più complesso. In questa fase, l’esperienza di Abstract ha consentito di supportare il cliente nell’elaborazione degli indicatori, culminando nella creazione del “Dizionario degli Indicatori”. Questo documento sintetizza tutti i KPI da implementare, fornendo le relative definizioni e regole di calcolo. L’attività analitica ha invece richiesto circa un mese.

La progettazione del modello dati e l’implementazione del data warehouse, utilizzando la tecnologia SAP Hana Cloud, sono state condotte da un gruppo di tre persone: due sviluppatori con competenze in database e procedure di caricamento dati e un Data Modeler per la progettazione della base dati. Il primo rilascio di KPI, focalizzato sul processo di degenza ospedaliera, ha richiesto circa tre mesi di sviluppo, seguito da un mese dedicato alla validazione e correzione degli errori. Tutte le dashboard sono state elaborate da un professionista, per un totale di circa 10 dashboard, ciascuna richiedente circa una giornata di lavoro più ulteriori aggiustamenti successivi in risposta ai feedback degli utenti.

Un elemento comune alle tre fasi è stato l’assoluta priorità data alla sicurezza dei dati. La piattaforma non archivia informazioni personali sui pazienti e i dati raccolti non permettono in alcun modo di identificarli, garantendo al contempo l’utilizzabilità delle informazioni per le decisioni strategiche ospedaliere.

Per la prima volta, è stata sviluppata una dashboard che consente di visualizzare in un’unica interfaccia le performance dei processi ospedalieri, includendo sia i dati attuali che le serie storiche. Tale strumento offre una visione integrata e completa dell’intera struttura ospedaliera, evitando l’utilizzo di sistemi di analisi dipartimentali da integrare manualmente tra loro. La piattaforma gestisce le informazioni dall’estrazione fino al consolidamento nel data warehouse e alla loro rappresentazione nella dashboard, riducendo la necessità di scrivere codice e portando a un risparmio del tempo, alla riduzione di errori, costi e tempi di manutenzione.

L’HPD è stata sviluppata con uno sguardo attento al presente e al futuro della tecnologia. Il progetto è stato concepito seguendo la metodologia del Dizionario degli Indicatori e della Bus Matrix (Ralph Kimball, The Bus Matrix), che ha agevolato l’individuazione del modello dati da implementare, offrendo un approccio chiaro e intuitivo per la comunicazione con il management. Inoltre, si è fatto ricorso alle più avanzate tecnologie cloud per la gestione dei Big Data, scegliendo una piattaforma scalabile basata su servizi cloud che consentirà, nelle fasi successive, di arricchire il cruscotto con funzionalità GenAI, come ad esempio sistemi di consulenza sui trattamenti clinici da seguire. Il modello sviluppato da Abstract rappresenta un template astratto replicabile in qualsiasi contesto sanitario poiché l’HPD ha origine dall’analisi dei processi comuni alla maggior parte dei servizi ospedalieri.