Selezionati i finalisti del Premio Innovazione Digitale In Sanità 2019

Ecco i finalisti della decima edizione del Premio Innovazione Digitale in Sanità a cura dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità: un’occasione di conoscenza e condivisione dei migliori progetti della Sanità Italiana nel nome dell’innovazione tecnologica.

Il 21 maggio saranno proclamati i vincitori al convegno dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità.

Milano, 17 maggio 2019 – L’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena, l’IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri e l’Istituto Europeo di Oncologia per l’analisi dei dati e supporto alle decisioni cliniche; l’Azienda Sanitaria Locale di Matera, l’Azienda Unità Sanitaria Locale di Piacenza e il Centro Medico Santagostino per i servizi al cittadino; l’Associazione Medici Endocrinologi, l’Azienda Socio-Sanitaria Territoriale di Mantova e la Fondazione Toscana Gabriele Monasterio per il supporto ai processi clinici e assistenziali; la Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS e l’IRCCS Istituto Ortopedico Galeazzi per il supporto ai processi di gestione del paziente in ospedale. Sono questi gli 11 finalisti del Premio Innovazione Digitale in Sanità del Politecnico di Milano, l’iniziativa dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità (www.osservatori.net) che intende creare occasioni di conoscenza e condivisione dei migliori progetti di utilizzo del digitale come leva di innovazione e miglioramento nel mondo della Sanità in Italia.

Tra questi progetti, in occasione del convegno “Connected Care: il cittadino al centro dell’esperienza digitale” che si terrà il 21 maggio al Politecnico di Milano, saranno proclamati i vincitori per ciascuna categoria sulla base delle valutazioni di una giuria qualificata, che premierà le strutture che in ogni categoria si sono più distinte per capacita? di utilizzare le moderne tecnologie digitali.

Ai finalisti, si aggiunge la categoria “Impact” per le esperienze di eccellenza che hanno già ricevuto un Premio da parte dell’Osservatorio e che negli ultimi 5 anni hanno apportato un’innovazione permanente a livello di sistema, ottenendo risultati significativi: il Premio Impact 2019 andrà all’Azienda Unità Sanitaria Locale della Valle d’Aosta e alla Fondazione Poliambulanza di Brescia.

“L’obiettivo del Premio Innovazione Digitale in Sanità – spiega Cristina Masella, Responsabile Scientifico dell’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità del Politecnico di Milano – è di generare un meccanismo virtuoso di condivisione delle esperienze di eccellenza tra le strutture sanitarie italiane che spesso non conoscono a pieno i benefici derivanti dall’adozione di moderne tecnologie come leva per migliorare le proprie performance

Categoria “Analisi dei dati e supporto alle decisioni cliniche”

Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena

L’Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena nasce il 1° gennaio 2017 in seguito all’integrazione tra il Policlinico di Modena e dell’Ospedale Civile di Baggiovara. La nuova organizzazione ha permesso all’Azienda di acquisire maggiore autonomia, razionalizzazione della spesa e ottimizzazione dei servizi. Sede della facoltà di Medicina e Chirurgia dell’Università degli studi di Modena e Reggio Emilia, l’Azienda conta 1.108 posti letto, 3.690 dipendenti e più di 100.000 accessi all’anno al Pronto Soccorso.

In seguito al suo insediamento nel 2015, la nuova Direzione Generale si è posta, tra gli obiettivi di mandato, il miglioramento della gestione amministrativa associata all’attività ambulatoriale e di ricovero, che presentava importanti carenze relative ai processi di codifica delle prestazioni. Si evidenziava, infatti, un forte disallineamento tra le attività previste e codificate nelle prescrizioni e quelle effettivamente svolte dal medico in sede di erogazione. Tale disallineamento conseguiva in una scorretta rendicontazione delle risorse utilizzate e quindi in una perdita economica dovuta alla quota parte di prestazione erogata ma non contabilizzata.Per superare questa carenza, l’Azienda ha avviato nel gennaio 2017 il progetto ASRACoP (Analisi Semantica di Referti Ambulatoriali per la Codifica delle Prestazioni), con il supporto della tecnologia Clinika/VePE fornita dal gruppo MAPS.

Il progetto prevede che al momento della prenotazione della visita ambulatoriale, ciascuna richiesta venga codificata utilizzando il nomenclatore regionale dell’Emilia-Romagna e che al momento della visita ambulatoriale, il sistema supporti il medico in fase di refertazione. In particolare, in chiusura del referto, il sistema svolge l’analisi semantica della relazione clinica, produce un plausibile elenco di codifiche delle prestazioni contenute nel testo e lo compara con le codifiche provenienti dalla prenotazione. In caso di conformità tra le codifiche, il sistema non propone alcun suggerimento; in caso di non conformità, invece, il sistema propone un nuovo set di codifiche che il medico esecutore decide di accettare o di rifiutare.

Al fine di valutare l’efficacia del software, è stato eseguito un pilota del progetto su 1.820 referti prodotti in un mese presso l’U.O. di Otorinolaringoiatria. Il sistema ha segnalato prestazioni aggiuntive, rispetto a quelle prescritte, in 522 dei 1.820 referti, mentre nessuna prestazione aggiuntiva nei rimanenti 1.298. Tutti i referti sono stati successivamente analizzati da un medico specialista, che ha valutato il 77% delle prestazioni aggiuntive segnalate dal software corrette e ha confermato l’assenza di prestazioni aggiuntive nei 1.298 referti restanti. Durante il pilota è stato quindi possibile identificare il 50% in più di prestazioni erogate rispetto alla situazione di assenza del software. Dopo il pilota, nel settembre 2018 il progetto è andato a regime nella U.O. di Otorinolaringoiatria. Nel primo mese di effettivo utilizzo del sistema, i medici refertanti hanno accettato il 25% delle prestazioni suggerite dal software, quindi una percentuale minore rispetto a quella attesa (50%): tale discrepanza è dovuta sia al fatto che l’introduzione del software ha portato a una maggiore attenzione da parte dei medici in fase di codifica delle prestazioni sia al fatto che alcuni medici sono più resistenti all’utilizzo dello strumento.

Nel corso del 2019 l’Azienda prevede di estendere il progetto alle Unità Operative di Dermatologia, Urologia, Ginecologia e Chirurgia Plastica. In futuro si prevede inoltre di adottare gli strumenti di analisi semantica anche in altri ambiti clinici, al fine di valutare l’appropriatezza prescrittiva specialistica e farmacologica.

La Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli di Roma è stata inserita fra i finalisti per un progetto mirato a gestire e monitorare il consumo di dispositivi medici monouso e impiantabili, sviluppato in collaborazione con Santa Lucia Pharma Apps. Tutti i dispositivi medici sono stati catalogati e identificati tramite segnali identificativi a radiofrequenza (RFiD), permettendo di effettuare il monitoraggio e il ripristino delle scorte, la gestione degli approvvigionamenti e la rendicontazione dei costi, correlando in modo puntuale il consumo a paziente/scarico a centro di costo, con il dato clinico di impiego/impianto. Prima del 2014, anno di attivazione del progetto, i dispositivi erano identificati tramite bar-code, richiedendo l’intervento attivo del personale infermieristico e consentendo di allocare al singolo intervento solo il 65% dei consumi, poiché parte dei dispositivi non veniva identificato. Oggi, grazie al nuovo modello di gestione, che copre attualmente 40 delle sale operatorie del Policlinico, si è passati a un’allocazione delle risorse consumate per il singolo intervento fino al 97%.

L’Azienda ULSS 3 Serenissima di Venezia è stata selezionata tra i finalisti del premio per il progetto “Clinika/BOND” per la gestione informatizzata delle valutazioni di appropriatezza delle prescrizioni dematerializzate sulla base dei protocolli RAO (Raggruppamenti di Attesa Omogenei) condivisi con i medici prescrittori e pubblicati sul portale aziendale. Il sistema sostituisce l’attività precedentemente condotta manualmente dal personale del Centro Unico Prenotazioni (CUP) dell’azienda e servendosi dei servizi semantici di Clinika, sviluppati in collaborazione con IG Consulting (Gruppo Maps), valuta l’appropriatezza delle prescrizioni dematerializzate estratte giornalmente da un apposito archivio e le incrocia con i dati provenienti dalle prenotazioni rilasciate dal CUP. In questo modo, il sistema è in grado di segnalare via mail ai medici prescrittori le prescrizioni inappropriate e agli enti erogatori i casi di prenotazioni che non soddisfano i tempi di attesa, in modo che possano fornire al paziente un appuntamento entro le tempistiche definite a livello nazionale a seconda del livello di priorità definito per la prestazione, accedendo a un apposito portale web contente l’elenco aggiornato delle prenotazioni. Il progetto ha consentito di aumentare del 5% le prestazioni appropriate dal 2015 al 2016, di diminuire le prescrizioni erroneamente indicate come prioritarie, di eliminare le attività manuali degli operatori del CUP per la valutazione manuale dell’appropriatezza e ridurre conseguentemente gli errori dovuti al fattore umano.

IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri Pavia

L’IRCCS Istituti Clinici Scientifici Maugeri, che opera nelle aree della tutela della salute negli ambienti di lavoro e nel campo della Medicina riabilitativa e delle cure correlate, è presente sul territorio nazionale con 19 centri tra Istituti Scientifici, Unità di Riabilitazione integrate all’interno di strutture sanitarie pubbliche e Centri di Ricerca e Prevenzione.

Nel marzo 2018, presso la sede centrale di Pavia, è stato avviato, in collaborazione con Laife Reply, lo sviluppo di X-RAIS, piattaforma di Intelligenza Artificiale per l’analisi di immagini diagnostiche, specializzata sugli esami di screening mammografico. Il progetto è nato dall’esigenza di rispondere, da un lato, a una richiesta incrementale di screening mammografico – una delle indagini radiologiche più diffuse e in aumento per via della riduzione dell’età di invito allo screening – e, dall’altro, da una sempre maggiore carenza di medici radiologi. X-RAIS è uno strumento di Artificial Intelligence basato su reti neurali capace di assistere il medico nella fase di refertazione, suggerendo in modo automatico le aree sospette e la relativa classificazione.

La soluzione si basa su tecniche di Deep Learning che la rendono in grado di apprendere le caratteristiche salienti presenti nei dati di input, che in questo caso consistono in diverse migliaia di immagini di screening mammografico e ai relativi referti presenti negli archivi dell’Istituto Maugeri di Pavia, preventivamente anonimizzati. La macchina, dopo una prima fase di addestramento nella discriminazione delle immagini patologiche dalle altre, è stata in grado di imparare dagli errori di refertazione commessi, grazie alle correzioni dei suoi output effettuate dai radiologi della struttura. Ad oggi il sistema è in grado di analizzare autonomamente le immagini presenti sul PACS e di restituire al radiologo: il livello di densità della mammella; una heatmap, che evidenzia in rosso le anomalie rilevate (processo di localizzazione); un report, contenente per ogni anomalia rilevata una sua descrizione effettuata tramite un insieme di parole chiave (processo di classificazione).

Fino a febbraio 2019 X-RAIS ha analizzato 6.000 esami di screening mammografico (con ciascun esame costituito da 4/6 immagini) raggiungendo (nella casistica di immagini a bassa densità) un valore di falsi negativi inferiore al 18% e di falsi positivi attorno al 35%. Tali risultati, in costante miglioramento anche grazie all’applicazione di speciali tecniche avanzate di radiomica (in particolare basate su texture analysis), miglioreranno ulteriormente in futuro, grazie alla possibilità di applicare gli algoritmi anche a immagini provenienti da altri istituti, quindi effettuate con macchinari differenti, al fine di potenziare le capacità di analisi dello strumento.

La soluzione è totalmente conforme a quanto previsto dalla normativa di tutela dei dati GDPR: ogni immagine, prima di qualsiasi trattamento di analisi da parte della rete neurale, subisce un processo di anonimizzazione completa che elimina tutte le informazioni personali relative al paziente specifico e all’Ente che ha effettuato l’esame.

La piattaforma è attualmente in attesa di certificazione per l’applicazione in ambito clinico. I benefici previsti dal suo utilizzo nella pratica medica sono legati alle dimensioni di efficacia ed efficienza dei processi di diagnostica per immagini: lo strumento fornirebbe supporto alle decisioni del medico, senza sostituirlo, permettendo di ridurre il numero di diagnosi errate, diminuire il tempo necessario ad analizzare le immagini e aumentare la tempestività degli interventi. Lo screening mammografico rappresenta solo una delle possibili aree di applicazione di questo strumento di Intelligenza Artificiale, che si presta a essere utilizzato in un prossimo futuro in altri campi di refertazione basati sull’analisi di immagini diverse dalle mammografie (es. tomosintesi, TAC, ecografie).

Istituto Europeo di Oncologia Milano

L’Istituto Europeo di Oncologia è un comprehensive cancer centrei>, con finalità non profit, attivo in tre aree: Clinica, Ricerca e Formazione e garantisce oltre 14.000 interventi chirurgici, circa 18.000 ricoveri e 240.000 prestazioni ambulatoriali all’anno.

Con la volontà di rafforzare l’attenzione verso il paziente, l’Istituto ha scelto di passare da una strategia di Evidence Based Medicine a una di Value Based Medicine (VBM), volta a valutare concretamente i risultati delle cure erogate in termini di salute per il paziente in relazione ai costi diretti e indiretti sostenuti, non limitandosi a valutare i volumi di attività e prestazioni. Per VBM si intende un’analisi costo-efficacia di medio-lungo periodo che si basa su una multimensionalità di esiti clinici e di costi.

Partendo da questa idea teorica e considerando la scarsità di esempi/pubblicazioni, l’Istituto si è posto il problema di come concretizzarla e modificare così i comportamenti e i processi clinico-assistenziali. In quest’ottica, a partire da febbraio 2016, ha condotto uno studio, applicato inizialmente presso la Divisione di Urologia, su un campione di 643 pazienti sottoposti a intervento di prostatectomia radicale robotica, con l’obiettivo di creare un modello predittivo per mettere in relazione gli esiti di cura nel loro complesso (efficacia, tollerabilità del trattamento, complicanze) ai costi diretti e indiretti sostenuti complessivamente dal sistema in un intervallo di tempo di medio-lungo periodo, che copre l’intero percorso di cura e presa in carico del paziente, dalla diagnosi fino a 12 mesi dopo la dimissione.

La raccolta di informazioni è avvenuta mediante questionari, telefonate e Cartella Clinica Elettronica, a cui sono seguite analisi cliniche ed economiche per valutare l’impatto dei costi relativi alla mobilità, all’acquisto di farmaci e dispositivi medici e all’assenza dal lavoro per il paziente e i suoi accompagnatori. Il modello, sulla base delle informazioni cliniche del paziente raccolte, è in grado di creare, prima dell’intervento, un profilo multimensionale di rischio clinico: stima le probabilità di incorrere in complicanze (durante il ricovero e nei primi mesi dopo la dimissione), di recuperare la continenza urinaria (a 6 e 12 mesi dalla dimissione) e la funzionalità sessuale (a 12 mesi dalla dimissione) e potenzialmente è in grado di correlare al profilo di rischio clinico un profilo di rischio economico per paziente, familiari e sistema sanitario.

Per l’applicazione del modello sui nuovi pazienti è stato sviluppato un software in grado di raccogliere i dati clinici, elaborarli e produrre un documento che consenta al paziente di prendere decisioni consapevoli basate sul suo profilo di rischio. Inoltre, lo strumento consente ai clinici di proporre il miglior trattamento al paziente, in relazione alla probabilità di complicanze e di recupero funzionale. Da febbraio 2019 è stato attivato un progetto pilota per l’applicazione del modello in ambulatorio e la raccolta dei relativi risultati.

Il progetto è parte di una strategia d’innovazione aziendale supportata da tutta la Direzione Strategica e, per la parte clinica, ha visto il coinvolgimento attivo di medici, infermieri e psicologhe, appositamente formati. Il progetto iniziato presso la Divisione di Urologia ha portato a risultati che hanno suggerito l’estensione ad altre aree: Toracica, Senologia e Ginecologia. La portata innovativa del modello consente di ipotizzare la sua adozione anche presso altre strutture sanitarie. Per la Senologia partirà a giugno 2019 uno studio con la Regione Lombardia, che prevede il coinvolgimento di quattro strutture sanitarie pubbliche di rilievo e 1.600 pazienti.

Categoria “Servizi al cittadino”

Azienda Sanitaria Locale di Matera

L’Azienda Sanitaria Locale di Matera (ASM), nata il 1° gennaio 2009 dalla fusione dell’ex ASL n. 4 di Matera e dell’ex ASL n. 5 di Montalbano Jonico, opera sul territorio dell’intera provincia di Matera servendo una popolazione complessiva di oltre 200.000 abitanti, distribuiti in 31 comuni. L’Azienda conta circa 2.300 dipendenti, 60.000 accessi al Pronto Soccorso all’anno e 480 posti letto totali tra il Presidio Ospedaliero di Matera e il Presidio Ospedaliero di Policoro.

Nell’aprile del 2017, l’Azienda ha avviato il progetto LIS on-line…nel Segno della Salute volto alla realizzazione di una piattaforma per il video-interpretariato professionale on-line in lingua dei segni italiana (LIS), con l’obiettivo di migliorare e facilitare la comunicazione tra operatori sanitari e pazienti con disabilità uditiva. Infatti, le difficoltà comunicative che derivano da una disabilità uditiva possono generare un senso di esclusione e disagio sociale nei pazienti e, soprattutto, possono portare a un’errata o parziale comprensione dello stato di salute del paziente.

Il servizio, fruibile da computer dotati di webcam e microfono via web, da tablet e smartphone tramite App, mette a disposizione degli operatori un interprete di italiano – LIS, collegato in videochiamata da remoto. L’interprete ha il compito di trasferire, in tempo reale e in modo completo, tutte le comunicazioni dal medico al paziente e viceversa. La piattaforma è utilizzabile sia da personale medico e infermieristico sia da personale amministrativo delle strutture socio-sanitarie in diverse situazioni d’uso, ad esempio: durante le visite mediche, in Pronto Soccorso, presso gli sportelli CUP e URP e presso gli InfoPoint. ll sistema, oltre che nella modalità istantanea, permette di avere a disposizione gli interpreti anche su appuntamento, con la possibilità di scegliere il professionista all’interno del database della piattaforma ed è disponibile in lingua dei segni italiana e in 25 lingue vocali. Si stima che il servizio possa garantire la disponibilità di professionisti LIS su tutte le strutture socio-sanitarie della ASM 365 giorni l’anno al costo annuo di un interprete operativo in un solo ospedale per circa 8 ore al giorno e 5 giorni a settimana.

Da aprile a luglio 2018 l’Azienda ha condotto una prima fase di sperimentazione della piattaforma presso i Presidi di Matera e Policoro dotando ciascuna struttura di tablet e testando il servizio con 22 pazienti non udenti, con i quali sono state attivate in totale 147 videochiamate. Per promuovere l’iniziativa sia tra i soggetti affetti da disabilità uditive sia verso il personale delle strutture socio-sanitarie in cui il progetto è attivo, sono state realizzate conferenze stampa ed eventi di promozione, un video di presentazione in lingua dei segni divulgato tramite social network, articoli pubblicati sul web. Inoltre, è stato creato un canale di assistenza chat via WhatsApp. L’Azienda prevede che sarà possibile estendere il servizio, attraverso la stessa piattaforma, anche per interpretare diverse lingue vocali, al fine di facilitare l’accoglienza e la comunicazione con pazienti di lingua straniera quali turisti, immigrati e richiedenti asilo.

Azienda Unità Sanitaria Locale di Piacenza

L’Azienda Usl di Piacenza nasce il 1° luglio 1994 in seguito alla fusione di tre Unità Sanitarie Locali, estendendo così la sua competenza su tutto il territorio della Provincia di Piacenza. La rete ospedaliera comprende quattro Presidi pubblici e tre strutture private accreditate.

Nel settembre 2017 la struttura ha avviato, in collaborazione con Artexe, l’implementazione di sistemi di navigazione indoor e outdoor per dispositivi mobili integrati con i sistemi di elimina code aziendali presso l’Ospedale di Piacenza “Guglielmo da Saliceto”. Il progetto, fortemente voluto dalla Direzione Generale, nasce dall’esigenza di favorire l’orientamento per tutte le tipologie di utenti che accedono alla struttura: pazienti, familiari, personale, fornitori, ecc. In particolar modo, si voleva creare un supporto utile per i pazienti ipovedenti: la piattaforma, infatti, è stata sviluppata in collaborazione con l’Unione Italiana dei Ciechi e degli Ipovedenti della sezione di Piacenza, il cui coinvolgimento ha permesso di realizzare un sistema che si adattasse bene anche alle esigenze di questa categoria di utenti.

La piattaforma supporta gli utenti nel raggiungimento del punto di interesse sia nelle aree esterne, tramite segnale GPS, sia nelle aree interne, tramite tecnologia Bluetooth. La posizione dell’utente viene determinata in tempo reale e i percorsi vengono calcolati dinamicamente in base al percorso più breve per raggiungere il punto di interesse anche negli edifici multi-piano, tramite l’utilizzo delle scale e degli ascensori. L’utente ha inoltre la possibilità di cliccare direttamente sulla mappa per visualizzare informazioni contestuali alla posizione (es: contenuto dell’edificio, servizi offerti). Gli utenti ipovedenti possono scegliere di utilizzare la modalità voice-over, per avere feedback vocali sulle funzionalità previste.

La piattaforma è integrata con i totem elimina code presenti presso il centro prelievi, il servizio distribuzione farmaci, i Centri Unici di Prenotazione e l’ambulatorio di Ipovisione dell’UO di Oculistica. I totem sono in grado di rilevare automaticamente gli utenti che arrivano col supporto della navigazione assistita. Le operazioni di accettazione e di ritiro del numero ticket possono quindi essere eseguite direttamente tramite App, che permette anche di monitorare lo stato di avanzamento della coda e di essere avvertito del proprio turno con chiamata vocale. Nel caso in cui l’App sia attiva nella modalità voice-over, quando l’utente si avvicina allo sportello appare un pop-up presso il terminale dell’operatore, che avverte della presenza di un utente con disabilità visive. L’operatore in questo modo può provvedere ad accogliere adeguatamente l’utente.

L’App è stata rilasciata nel giugno 2018. L’iniziativa è stata promossa tramite cartellonistica e brochure distribuite nella struttura e tramite comunicazioni sul sito web aziendale. Le principali attività di comunicazione per i pazienti ipovedenti, invece, sono state effettuate dall’Unione Italiana dei Ciechi e degli Ipovedenti.

La struttura prevede di migliorare la navigazione rendendola più precisa negli spazi interni e di implementare il progetto anche presso il presidio di Fiorenzuola. Si prevede che la stessa tecnologia sarà in futuro sfruttata per altri scopi, come: la localizzazione di pazienti, la tracciabilità di dispositivi medici, una migliore gestione delle emergenze e la gestione delle attività di manutenzione di spazi ed impianti.

Centro Medico Santagostino

Fondato nel 2009, Centro Medico Santagostino è una rete di 19 poliambulatori specialistici situati principalmente nel territorio milanese che nasce dalla volontà di offrire servizi di alta qualità, accessibili e diffusi, coprendo anche aree non coperte dal Sistema Sanitario Nazionale. L’Azienda conta circa 900 professionisti e 217 ambulatori e nel 2018 ha erogato circa 868.000 prestazioni a oltre 178.000 pazienti, per un fatturato complessivo di oltre 30 milioni nel 2018 (+32% sull’anno precedente).

Il progetto “Paziente come utente digitale”, avviato dalla seconda metà del 2017, è nato da un lato dalla volontà di migliorare l’esperienza di cura, facilitando e rendendo più smart l’accesso alle prestazioni sanitarie e dando massima centralità al confronto clinico con lo specialista e, dall’altro, dall’esigenza di automatizzare e rendere più efficienti i processi operativi interni, riducendo costi, tempi di gestione e carichi di lavoro.

Fino al 2017 il paziente poteva pagare online solo in anticipo, contestualmente alla prenotazione della prestazione su sito o App; nel caso avesse prenotato per telefono o allo sportello, il pagamento poteva avvenire solo in sede. Il progetto ha introdotto la possibilità per il paziente di salvare un metodo di pagamento (carta di credito o PayPal) sul suo profilo personale online e di utilizzarlo per saldare automaticamente le prestazioni prenotate online, al telefono o allo sportello.

Il paziente, dopo aver prenotato e salvato il metodo di pagamento, riceve via SMS la conferma della prenotazione e il codice per il fast check-in da utilizzare in sede per l’accettazione al totem, saltando la coda. A visita conclusa, lo specialista chiude il referto, lo consegna al paziente e l’importo della prestazione viene addebitato automaticamente. Il paziente trova poi la fattura e la versione digitale del referto nel dossier clinico online. Il paziente “digitale”, che ha prenotato online e ha ricevuto un codice fast check in che gli consente di saltare l’accettazione fisica, esce quindi dalla sede senza passare mai dal desk e non facendo nessuna coda.

Nella prima fase di sperimentazione, il Centro ha deciso di coinvolgere i pazienti delle prestazioni psicoterapiche, che contribuiscono al 7% circa del fatturato complessivo e le cui prestazioni, di natura ciclica, sono caratterizzate da maggiore standardizzazione operativa. Dopo una fase iniziale di calibratura e un’adeguata formazione del personale di sportello che, prima linea di contatto con i pazienti, ha il compito di guidarli in caso di necessità, il sistema è oggi utilizzato da quasi il 60% dei pazienti della branca Psicologia-Psicoterapia-Psichiatria-Neuropsicologia ne usufruisce. Nel mese di dicembre 2018, il 9% delle fatture emesse dal Centro è stato saldato tramite un metodo