Progetto di Business Intelligence per gruppo cliniche Mater Dei e Paideia
rev. 0.0 provvisoria

Mittente:
Clinica Digitale, Business Unit di SkyNet srl
Piazza Flavio Gioia 3, Salerno
P.IVA  05694290650

Destinatario
Casa di Cura Mater Dei S.p.A. 
Via Antonio Bertoloni 34, 00197 – Roma
P.IVA 01847211008

Indice degli argomenti

1. Esiste un modo per sfruttare gli asset digitali presenti in clinica, mettendo i dati elaborati nei processi clinici e amministrativi al servizio del Management, per supportare processi decisionali?

2. Fasi del progetto

3. Compagine del progetto

4. Presentazione delle fasi del progetto

5. Servizi a corredo della Fase 1

6. Presentazione della “Fase 2”

​7. Servizi a corredo della Fase 2

8. Bonus a voi riservati

9. Fornitura

10. Ringraziamenti

1. Esiste un modo per sfruttare gli asset digitali presenti in clinica, mettendo i dati elaborati nei processi clinici e amministrativi al servizio del Management, per supportare processi decisionali?

Questa è la domanda che ha ispirato la creazione di questo progetto e a cui viene data una risposta concreta, nel perimetro del documento.

L’ estrapolazione delle informazioni provenienti dai gestionali amministrativi e clinici, può dare vita ad una centralizzazione del dato, che permette di compiere questa missione, fornendo al Management della Clinica i numeri e gli elementi oggettivi in questi ambiti:
  • Il controllo di gestione: la conoscenza oggettiva, numerica delle performance dei vari reparti di produzione tipici della clinica, quali le aree di degenza e le aree ambulatoriali

  • Il controllo operativo: la verifica puntuale di ciò che avviene sul fronte dell’utenza; comprendere quali sono gli ambiti in cui il livello di servizio è soddisfacente, quali invece quelli da migliorare, come profilare la propria utenza per capire quali sono i profili di clientela più redditizi, dove insistere maggiormente sul piano dell’engagement, attraverso il marketing e le campagne informative.

  • Con questo progetto, possiamo fornire asset tecnologici per un controllo di gestione più accurato, grazie a processi di elaborazione e presentazione dei dati basati su automatismi e sull’intelligenza applicativa, aiutando – inoltre – la clinica a profilare e conoscere meglio la propria clientela.

    Risultato finale: “supportare le decisioni strategiche attraverso la lettura di numeri e dati obiettivi, consultabili dai manager in qualsiasi momento, senza coinvolgere il reparto it per l’ estrapolazione dei dati, sia nell’ ottica di rendere i reparti piu’ efficienti, sia in ottica comunicazione e marketing

    2. Fasi del progetto

    Raggiungere un traguardo così ambizioso, richiede un approccio strategico e organizzativo che necessita di una visione per fasi.

    In questo paragrafo, analizzeremo i vari blocchi di rilascio.

    Fase1: Accentramento dei KPI

    L’obbiettivo è accentrare la consultazione dei KPI in un’unica piattaforma, in un tempo stimato di soli 90 giorni di delivery.

    Fase 2: Affinamento del controllo di gestione

    Una volta creata l’infrastruttura per la centralizzazione dei dati e per la misurazione dei KPI, qui il progetto scende più in profondità, per fornire statistiche di dettaglio sul fronte clinico-gestionale, attraverso un sistema di Business Intelligence in grado di intercettare autonomamente i dati attraverso l’interpretazione semantica del dato stesso.

    In pratica, con questa seconda fase aumentiamo i perimetri analitici del controllo di gestione, senza modificare di una virgola i processi clinici e amministrativi alla fonte. Ovvero, senza che gli uffici amministrativi e i medici debbano modificare le proprie consuetudini nell’imputazione dei dati da cui vengono estratte le informazioni utilizzate sul fronte statistico.

    Fase 3: CRM clinico

    Ora che abbiamo tutti gli elementi per leggere i KPI e catturare dati e informazioni per supportare le decisioni in ambito controllo di gestione, possiamo usare questi dati per profilare meglio gli utenti, creare Cluster di utenti sulla base di dati oggettivi e profilare le campagne informative e di marketing in modo più accurato, per tradurre questi dati in migliori performance aziendali

    3. Compagine del progetto

    Clinica Digitale: owner del progetto e proprietaria del sistema Clinica Digitale® per l’accentramento dei dati clinici nei Sistemi Informativi Aziendali

    Clinica Digitale®: owner e proprietaria del sistema Clinica Digitale® per l’accentramento dei dati clinici nei Sistemi Informativi Aziendali.

    Clinica Digitale® è un progetto nato 4 anni fa dall’intuizione di Nicola Panzalis, che da oltre 15 anni lavora per portare innovazione nella Sanità Digitale, conosciuta in gergo come E-Health, e di Nicola Savino.

    Nicola Panzalis è stato tra i primi ad aver portato in Italia il concetto di “On Boarding” ospedaliero, trasponendolo dal settore trasporti e declinandolo secondo le necessità organizzative, di servizio e normative proprie della Sanità.

    Ha gestito più di 150 progetti, tra cui quello recentemente premiato dall’Osservatorio ICT in Sanità per la gestione dei flussi e della logistica del paziente presso la clinica oncologica di Candiolo, eccellenza internazionale fondata da Allegra Agnelli.

    Nicola Savino è il punto di riferimento in Italia sulla Digitalizzazione a norma e sulla Document Automation, detentore del primo brevetto europeo sulla conservazione dei record e della Blockchain, titolare di progetti pluripremiati come la piattaforma Rifiuti Digitali®.

    Clinica Digitale® è nato come spin-off sanitario della Savino Solution srl, attraverso lo sviluppo di micro service che hanno fatto da preambolo al lancio dell’intero Sistema, che vanta già una candidatura da finalista al Digital360 2019, votato da una giuria di oltre 100 CIO italiani.

    Il suo scopo è capitalizzare gli asset presenti nei processi digitali delle cliniche italiane.

    Come?

    • Semplificando i processi clinici che impattano sul personale medico e infermieristico con il servizio “Portale di Accreditamento”

    • Semplificando il controllo di gestione e le strategie di Marketing – di cui le Cliniche private fanno sempre più largo uso – tramite sistemi CRM legati a progetti di Business Intelligence.
    Testimonianza Clinica Digitale
    Roberto Muccinelli - Clinica San Donato

    Siamo passati dalla inconsapevolezza generale su cosa significasse sicurezza normativa, capitalizzazione dei dati e documenti ad una piena conformità nel trattamento degli stessi e della loro ottimizzazione

    Ho subito consigliato ad altre strutture alleate di fare lo stesso
    Testimonianza Clinica Digitale
    Vincenzo Neri, IT Manager @ Villa Baruzziana

    Dovevo affrontare un percorso di informatizzazione e digitalizzazione della nostra clinica. Mi sono imbattuto in un gruppo competente e professionale, che ci ha accompagnato vero la trasformazione digitale della struttura, migliorando i processi e proiettandoci verso il futuro.

    Li consiglio seriamente ad atre strutture private, che siano accreditate o meno
    Testimonianza Clinica Digitale
    Paolo Prati - Clinica Sol et Salus Rimini

    Hanno assoluta conoscenza della materia. Ho avuto il piacere di conoscere diversi elementi del team e prima di incontrarli avevo un'idea molto distorta di cosa fosse un documento digitale
    Testimonianza Clinica Digitale
    Andrea Vasini – consigliere delegato Villa Salus

    Rispetto agli altri consulenti e alle altre aziende contattate, abbiamo recepito estrema pragmaticità unita a una cooscenza eccellente di tutte le tecnologie gestionali applicabili in Sanità. Abbiamo migliorato in modo eccellente la gestione. Il valore umano delle persone impiegate nel Team ha reso più fruttuosa la nostra collaborazione.

    Ho già convinto altre strutture a lavorare con loro.
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    NexId, partner di Clinica Digitale® specializzato in Business Intelligence, Data Preparation e tecniche di raccolta dati tramite Semantica.

    Frutto della fusione tra Onetonet srl e Nexus srl, è uno dei poli tecnologici di riferimento in Italia, nell’ambito della Digitalizzazione tramite IOT e Business Intelligence, con una business unit interamente dedicata al settore Healthcare.

    Con dipartimenti di ricerca e sviluppo e Delivery specifici per il contesto sanitario, alla guida della Unit sanità c’è Augusto Ruggeri, ex medico specialista che – alla fine degli anni ‘90 – si è specializzato in informatica sanitaria, cioè prima ancora che si parlasse di “Digitalizzazione”.

    TESTIMONIANZE

     

    Nuvyta - partner di Clinica Digitale® per la componente Middleware FHIR

    Nuvyta è una startup visionaria, nata dalla Reunion di alcune figure chiave che hanno deciso di dare vita ad un nuovo progetto nel campo E–Health, dopo aver lavorato nell’ambito di diversi progetti d’eccellenza, per quanto concerne la Sanità Digitale applicata ai processi ospedalieri.

    Il vantaggio di chi si apre al mercato per ultimo,  sta nel poter interpretare il proprio ruolo sul mercato da veri innovatori.

    Portando una ventata di innovazione ed evoluzioni che la concorrenza non può permettersi di approcciare con la stessa libertà di manovra e di pensiero.

    NuVyta entra a far parte di questo progetto di diritto, grazie alle competenze sviluppate – tra le tante – in ambito FHIR; l’evoluzione dell’HL7.

    TESTIMONIANZE

     

    4. Presentazione delle fasi del progetto

    Fase 1: Accentramento. Tempo di rilascio indicativa: 90 giorni da kick off

    Obiettivo: Accentrare i KPI in un’unica piattaforma, consultabile in qualsiasi momento e provvista di filtri utilizzabili dal Management per valutare autonomamente le performance finanziarie, e qualitative della clinica, senza l’intervento del reparto IT e senza dover consultare questi dati su diverse piattaforme, con differenti sistemi di accesso.

    Qui faremo una rapida escursione sulle funzionalità che andremo ad implementare in questa prima fase del progetto, consegnabile in soli 90 giorni dal kick off:

    Fase 1: Accentramento. Tempo di rilascio indicativa: 90 giorni da kick off

    1) Dashboard Realtime

    FOTO DASHBOARD

     

    Questa può essere considerata la “index” della Dashboard, che – subito all’accesso – fornisce indicazioni in tempo reale su quanto sta accadendo nelle aree di produzione della clinica:
    • Numero utenti gestiti nelle varie accettazioni: offre un quadro puntuale e obiettivo rispetto alla situazione degli utenti gestiti nelle varie accettazioni di Cliniche Mater Dei e Paideia, in modo da avere immediatamente un quadro sull’andamento dei processi di on boarding
    • Utenti in attesa nelle varie accettazioni:  Questo dato fornisce un colpo d’occhio sulla saturazione delle sale d’attesa di tutte e due le cliniche, per avere un quadro immediato sui carichi di lavoro a cui sono sottoposte le aree amministrative in quel momento
    • Utenti gestiti nelle aree ambulatoriali: Restituisce un’indicazione immediata sul numero di utenti gestiti nelle aree ambulatoriali durante il giorno
    • Pazienti allettati: restituisce indicazioni in tempo reale sullo stato di occupazione delle camere di degenza, sempre in entrambe le cliniche
    • Pazienti dimessi: Restituisce il numero di pazienti dimessi nella giornata
    • Pazienti ricoverati: Fornisce il numero in tempo reale dei pazienti ricoverati nella giornata

    2) Statistiche Quantitative Previsionali

    • Numero di ricoveri previsti per il giorno successivo
    • Numero di prestazioni ambulatoriali (visite ed esami) previste per il giorno successivo

    3) Dati di incasso (present day)

    • Valore delle fatture emesse per l’area ambulatoriale
    • Valore delle fatture emesse per l’area check up
    • Valore fatture emesse per i servizi alberghieri

    4) Dashboard a filtri parametrici

    Per tutti i dati elencati qui sopra, è possibile creare dei filtri per consentire al management la libertà di analizzare e confrontare i dati a proprio piacimento, secondo le proprie abitudini e necessità, senza dover ricreare i filtri ad ogni sessione ma trovandoli di volta in volta già implementati e richiamabili.

    5) Data Preparation

    La complessità e l’eterogenenità delle fonti determina un approfondito studio ed analisi delle stesse, al fine di identificare in modo sicuro la loro provenienza, la possibilità di automatizzarne l’estrazione e la verifica dei metadati per individuare eventuali modifiche alla struttura della rovente, al fine di prevenire importazioni parziali o addirittura errate. 

    Le fonti identificate preliminarmente, sono:

    • CUP- ADT H2O di Afea
    • Piattaforma di accoglienza utenti Xidera
    • Fonti cliniche: CCE Olomedia,
    • Ris Exprivia
    • LIS Themix
    Una volte mappate le sorgenti e individuati i possibili automatismi, verrà preso in esame in modo dettagliato il processo di trasformazione e normalizzazione dei dati al fine di eseguirne il caricamento sul DWH tramite l’esposizione di specifici Services HL7 FHIR.
    Come possiamo vedere l’architettura si basa sulla trasformazione delle fonti dati esistenti in risorse FHIR che verranno esposte al server FHIR di Nuvyta, che potrà, in questo modo rappresentare il DWH applicativo ed analitico unico dell’architettura proposta.

    Server FHIR

    Per realizzare l’interfacciamento con il FHIR server di Nuvyta implementeremo un Server FHIR 4.0 utilizzando il Framework FHIR HAPI.

    Questa implementazione permetterà di esporre le risorse FHIR relative alle basi dati del cliente (ADT-CUP ed Accoglienza) rendendole così disponibili già armonizzate, disambiguate e omogeneizzate.

    5. Servizi a corredo della Fase 1

    Connettori e Data Preparation delle basi dati presenti presso il cliente

    5.1 Analisi delle fonti dati esistenti

    • Valutazione della eterogeneità ed armonizzazione dei dati contenuti nelle fonti dati esistenti
    • A seconda delle complessità riscontrate si procederà, in alternativa, con:

    A) implementazione di un processo di ETL (Extract, Transform and Load) tradizionale verso la persistenza del server FHIR. L’ETL verrà implementato tramite l’utilizzo del sistema Talend

    B) Creazione del mapping ontologico tra le classi dell’ontologia relativa al dominio del cliente finale e le sorgenti dati oggetto di indagine, con retro-verifica della qualità dell’ontologia ed eventuale suo perfezionamento. Creazione dell’Enterprise Knowledge

    5.2 Implementazione FHIR Framework Server

    • Implementazione Server Framework HL7 FHIR
    • Implementazione Persistenza Framework HL7 FHIR
    • Implementazione connettori SMART on FHIR

    5.3 Realizzazione Cruscotti e Dashboard a filtri parametrici per Business intelligence

    • Analisi e definizione dei KPI da analizzare e dei dati parametrizzabili
    • Interfacciamento di Qlik Sense con Server FHIR
    • Implementazione dei Cruscotti statici
    • Implementazione Dashboard parametrica

    5.4 Fase 1: tempi di realizzazione

    La realizzazione delle attività di cui al punto 1 (Connettori e Data Preparation) avverrà entro 90 giorni; le attività di cui al punto 2 (Implementazione FHIR Framework Server) entro 120 giorni; le attività di cui al punto 3 (Realizzazione Cruscotti e Dashboard personalizzabile) entro 140 giorni. Tutte le suddette tempistiche si intendono dalla data di ricezione della presente offerta debitamente firmata per accettazione.

    Il rispetto dei suddetti tempi è subordinato alla fornitura da parte del cliente finale di tutte le informazioni necessarie ad accedere alle basi dati attualmente in essere presso le loro strutture e necessarie alla creazione dei KPI richiesti.

    6. Presentazione della "Fase 2"

    Potenziamento dei processi di Business Intelligence attraverso Data Exploration e Discovery, supportate dall’intelligenza semantica: come ottenere il massimo delle informazioni propedeutiche al totale controllo di gestione, senza cambiare consuetudini dell’area clinico amministrativa e senza intervenire né sul data entry né sui workflow gestionali delle fonti

    Questa seconda fase esprime tutte le potenzialità che un progetto di Business Intelligence per un progetto di Business Intelligence per strutture sanitarie può concepire.

    Rispetto alla fase 1, questa parte del progetto richiede un percorso congiunto di costruzione dell’environment, collaborando a stretto contatto con referenti IT ed esperti di dominio, per arrivare all’obiettivo atteso:

    Garantire al Management di Cliniche Mater Dei e Paideia un controllo di gestione ancora più globale ed efficace, senza modificare le abitudini di medici e amministrativi e senza intervenire sulle procedure di data entry, o sui workflow gestionali.

    La presente proposta è quindi volta a fornire un framework di data preparation, un Graph Database ed uno strumento di data exploration e discovery per la complessa architettura distribuita del Gruppo
    Paideia-Mater Dei.

    Oggi, silos applicativi e DataWareHouse stanno lasciando spazio a logiche più collaborative, supportate da piattaforme per la gestione dei dati dell’intera azienda indipendentemente dal loro formato e dal loro
    utilizzo in applicazioni native.

    La creazione di “DataLake” garantisce la semplificazione del processo di caricamento e supporta la possibilità di operare su dati (sia strutturati sia non strutturati) e li valorizza prospettandone
    l’arricchimento informativo ed il riuso. In questi casi la fase Data Preparation diventa l’elemento critico e preliminare a ogni uso dei dati.

    7. Servizi a corredo della Fase 2

    Qui vengono definiti i le competenze impiegate per l’implementazione dei servizi previsti per la Fase 2:

    Redazione Ontologia (WP1)

    Attività di personalizzazione dell’ontologia di dettaglio e dell’ontologia di servizio del dominio Erogazione di Servizi Sanitari in regime privatistico dal punto di vista clinico, alberghiero ed amministrativo.

     

    Prerequisiti di Work Package:

    • Disponibilità di esperti di dominio per gli eventuali raffinamenti e test.

    • Disponibilità di documentazione relativa alle sorgenti dati per verifiche sulla loro struttura.

    Mapping Ontologia-Sorgenti dati e Ingestion (WP2)

    Creazione del mapping ontologico tra le classi dell’ontologia relativa al dominio del Gruppo Paideia-Mater Dei e le sorgenti dati oggetto di indagine, con retro-verifica della qualità dell’ontologia ed eventuale suo perfezionamento. Creazione dell’Enterprise Knowledge Graph, Ingestion dei dati precedentemente mappati relativi alle principali patologie trattate dal SSN, verifica della qualità della base di conoscenza creata attraverso query SparQL campione sul Knowledge Graph.

    Prerequisiti di Work Package:

    • Ontologia già esistente in formato OWL.

    • Disponibilità di esperti di dominio per gli eventuali raffinamenti e test.

    • Disponibilità di documentazione relativa alle sorgenti dati per verifiche sulla loro struttura.

    • Accesso alle sorgenti dati originarie per eventuali verifiche sui dati e sulla loro struttura.

    • Possibilità di interrogare sottoinsiemi di esempio di dati per testare i risultati della mappatura.

    • Installazione degli strumenti Okkam Datalinks, ENS e Siren-Investigate.

    Implementazione Tool di Advanced and Augmented Analytics (Data Discovery) (WP3)

    Implementazione di un sistema di data navigation, exploration e knowledge discovery tramite lo strumento Siren-Investigate e basato su una base di conoscenza semantica organizzata a Grafo, costruitaa partire dal modello ontologico e dalle sorgenti dati originali, in grado di consentire direttamente agli end-users di individuare variabili significative da tracciare nel tempo e creare nuove entità del modello ontologico.

    Prerequisiti di Work Package:

    • Disponibilità di esperti di dominio per gli eventuali raffinamenti e test.
    • Disponibilità di documentazione relativa alle sorgenti dati per verifiche sulla loro struttura.

    Attività di Fine Tuning e Training (WP4)

    Attività di fine tuning del sistema complessivo, e conseguente training sul sistema realizzato nelle sue componenti ontologiche, data ingestion, riconciliazione entità e navigazione, exploration e discovery.

    Infrastrutture HW

    Architettura IAAS da verificare secondo l’infrastruttura in essere e le esigenze future.

    Tempistiche

    Lo sviluppo dell’intero progetto, come si può evincere dai singoli WP è di circa 6 mesi.

    8. Presentazione dell'offerta

    *tutti gli importi sono da intendersi IVA esclusa

    Servizi e soluzioni “One Off”

    Servizi e soluzioni di maintenance annuali  

    Canone annuo licenze plugin Qlik e assistenza h24

    € 9.800 /anno

    Fase 2

    Servizi e soluzioni “One Off”

    Servizi e soluzioni di maintenance annuali  

    8. Bonus a voi riservati

    È evidente come gran parte di questo progetto ponga le sue fondamenta sulla sua prima fase.

    Per questo motivo, abbiamo deciso di associare a questo primo importane blocco, un bonus aggiuntivo dal valore di 7.900 euro.

    Che consiste nell’implementazione della piattaforma Apple Care all’interno del progetto.

    La piattaforma Apple Care

    Apple Care, come si può facilmente intuire, è una piattaforma che può essere sfruttata per abilitare una “linea diretta” tra i dispositivi wearable e mobile dei pazienti ed una struttura sanitaria.

    Il valore del bonus corrisponde alle attività di integrazione necessarie all’attivazione della piattaforma presso le vostre cliniche.

     

    9. Fornitura

    Modalità di Fatturazione

    Fase 1

    • All’accettazione dell’ordine: 35% del valore complessivo dell’offerta
    • Al termine delle attività di implementazione di cui al par. 5.1 : 30% del valore complessivo dell’offerta
    • Al termine delle attività di implementazione di cui al par. 5.2 : 25% del valore complessivo dell’offerta
    • Al termine delle attività di implementazione di cui al par. 5.3 : 10% del valore complessivo dell’offerta

    Fase 2

    • All’accettazione dell’ordine: 35% del valore complessivo dell’offerta 
    • Al completamento del WP2: 40% del valore complessivo dell’offerta 
    • Al completamento del WP4: 25% del valore complessivo dell’offerta

    10. Ringraziamenti

    Nel ringraziarvi per l’opportunità concessa e per il tempo a noi dedicato, porgiamo nostri più
    Distinti Saluti

     

    Nicola Panzalis
    CEO Skynet srl

    11. Download

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