L'analisi dei big data trasforma la sala operatoria L'analisi predittiva aiuta a trasformare il modo in cui ci si prende cura dei pazienti nel polo ospedaliero dell'Università dell'Iowa (UIHC, University of Iowa Hospitals and Clinics)

Esigenza aziendaleI chirurghi di UIHC dovevano sapere

se i pazienti fossero potenzialmente

soggetti a infezioni, al fine di prendere

decisioni critiche sull'intervento in sala

operatoria. Ridurre i tassi di infezione

ha forti implicazioni positive per la

salute generale del paziente e per

i risparmi sui costi.

SoluzioneIl team di chirurghi ha sfruttato

i vantaggi dell'analisi dei big

data, insieme ad altri metodi, per

salvaguardare la salute dei pazienti,

riducendo le infezioni contratte nei

luoghi di intervento del 58% e, al

contempo, i costi di degenza.

Vantaggi• Riduzione del 58% delle infezioni

contratte nei luoghi di intervento

• Unificazione dei dati sui pazienti

attuali e passati per prevedere la

probabilità di infezioni

• Riduzione dei costi di degenza dei

pazienti

• Cure mediche personalizzate

in base alle caratteristiche del

paziente

• Esecuzione di modelli predittivi

e accesso ai risultati mediante

un'applicazione mobile o un

browser Web

Le soluzioni a colpo d'occhio• Analisi predittiva

Profilo cliente

Azienda University of Iowa

Hospitals and Clinics

Settore Sanità

Paese Stati Uniti

Dipendenti 8.900

Sito Web www.uihealthcare.org

" L'analisi predittiva consente a noi, istituzioni del settore sanitario, di gestire e utilizzare i tipi di dati in costante aumento."

Dr. John Cromwell, Director of Gastrointestinal Surgery, University of Iowa Hospitals and Clinics

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A UIHC (University of Iowa Hospitals and Clinics), un avanzato software di analisi sta aiutando i medici a effettuare previsioni in tempo reale relativamente alla probabilità o propensione di un paziente a contrarre infezioni durante un intervento chirurgico. Secondo gli U.S. Centers for Disease Control and Prevention, le infezioni durante gli interventi chirurgici sono le più comuni e corrispondono a più del 30% di tutti i casi, ponendo inoltre i pazienti a rischio di malattie e di ricoveri più lunghi. A volte, si registrano persino casi di decesso a causa di queste infezioni.

Il dottor John Cromwell, primario del reparto di chirurgia gastrointestinale, minimamente invasiva e bariatrica, è arrivato alla conclusione che è di fatto possibile prevenire un'alta percentuale di tali infezioni sfruttando l'analisi predittiva. Egli è stato in grado di comprenderne il potenziale, non solo per ridurre i rischi per i pazienti, ma anche per ridurre i costi di degenza. Il costo totale per il settore sanitario, relativamente alle infezioni contratte in ospedale, è stimato a 10 miliardi di dollari annui.

Cromwell e il proprio team universitario hanno deciso di implementare un software di analisi avanzata per raccogliere dati da più fonti ed effettuare previsioni in tempo reale. "Utilizzando questi strumenti e altri metodi, siamo riusciti a ridurre del 58% i casi di infezioni durante gli interventi", afferma. "Questo è un concetto rivoluzionario nella chirurgia gastrointestinale."

Medicina personalizzataL'UIHC è una delle strutture sanitarie più rinomate degli Stati Uniti. Gli abitanti di stato e regione ricevono trattamenti

per malattie gravi o lesioni da un team di più di 1.400 medici, almeno 300 dei quali sono stati definiti "Best Doctors in America" ("I migliori dottori in America") in occasione di sondaggi di portata nazionale sui medici. È stata la prima struttura dello stato dell'Iowa a ricevere il premio Magnet Award for Nursing Excellence® e nel 2014 ha ricevuto anche il premio Magnet Prize®.

UIHC è anche ai primi posti per l'adozione di tecnologie di IT e nel 2014 ha vinto il premio HIMSS Davies Enterprise Award® per l'utilizzo dell'EMR (Electronic Medical Record). Per il personale medico, è un'ottima opportunità per sfruttare le informazioni utili derivate dai big data e per personalizzare il trattamento in base alle caratteristiche del paziente. "Il nostro gruppo sta cercando di personalizzare le cure mediche attraverso l'uso di analisi predittive, in modo da risultare efficaci, tempestivi e appropriati per ogni singolo paziente" spiega Cromwell.

Per farlo, il suo team necessita di un modello predittivo che catturi la natura complessa e dinamica del trattamento di un paziente in sala operatoria. "Siamo in grado di ottenere informazioni dai registri medici elettronici (EMR) e da altre fonti aziendali, tra cui i dati in tempo reale dalla sala operatoria, al fine di determinare la probabilità che i pazienti contraggano infezioni. In questo modo possiamo modificare e personalizzare il tipo di trattamento fornito in sala operatoria."

Dell Statistica

Software

Quando entrano in sala operatoria, i chirurghi devono saper

rispondere preventivamente a una domanda di fondamentale

importanza: il paziente rischia un qualche tipo di infezione?

Negli Stati Uniti, circa un paziente ricoverato in ospedale su

20 contrae un'infezione. Conoscere l'eventuale vulnerabilità

del paziente consente ai medici di prendere decisioni critiche

sul trattamento.

Prodotti e servizi

" Con gli strumenti di analisi appropriati, un piccolo gruppo di persone è in grado di fornire analisi predittive. Esse semplificano l'installazione, l'esecuzione e la condivisione di modelli e analisi dei dati, in un unico pacchetto."

Jose Maria Monestina, Senior Application Developer, University of Iowa Hospitals and Clinics

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Tutti i casi di studio Dell sono disponibili all'indirizzo Dell.com/CustomerStories

Dell, il logo Dell e Statistica sono marchi di Dell Inc. Nel presente documento possono essere utilizzati altri marchi e nomi commerciali in riferimento sia alle società titolari dei marchi sia ai nomi dei rispettivi prodotti. Dell declina ogni interesse di proprietà verso marchi e nomi di terze parti. La disponibilità e le condizioni riguardanti il software, le soluzioni e i servizi di Dell possono variare in base all'area geografica. Questo caso di studio ha scopo puramente informativo. Dell non offre garanzie di alcun tipo, espresse o implicite, per questo caso di studio. Numero di riferimento: 10021115 © Aprile 2015, Dell Inc. Tutti i diritti riservati.

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il futuro. Il dottor Cromwell aveva già sfruttato in passato le analisi predittive, ma aveva anche capito che l'ambiente desktop di analisi esistente del reparto non era più in grado di gestire grosse quantità di dati distribuiti in tutta l'azienda. Inoltre, l'ambiente non disponeva di un modo efficiente per fornire tali analisi al personale a diretto contatto con i pazienti in modo da poter prendere decisioni in tempo reale. Per utilizzare le statistiche al fine di rispondere a domande importanti, il team di Cromwell necessitava di una soluzione di classe enterprise che potesse integrarsi senza problemi con la loro architettura IT esistente. Ora, il team di chirurghi può fare ben di più che semplicemente analizzare dati provenienti da più fonti (EMR, dati dei registri e sulla soddisfazione dei pazienti). Può anche combinare tali dati con quelli dei pazienti attuali nella sala operatoria al fine di agevolare la presa di decisioni basate sui dati relative ai singoli trattamenti da effettuare.

"I big data e l'analisi predittiva stanno trasformando praticamente tutto ciò che riguarda il trattamento dei pazienti", afferma Cromwell. "Ci sono molti altri ambiti che potrebbero trarre vantaggio da questi due elementi, come la fornitura di farmaci, la salute generale della popolazione, la gestione dei flussi di pazienti e tutti gli altri aspetti della medicina che ci consentono di fornire un servizio sanitario di elevata qualità."

Informazioni su Dell SoftwareDell Software aiuta i clienti a sfruttare al massimo le potenzialità tramite la tecnologia, offrendo soluzioni scalabili, accessibili e facili da usare che semplificano l'IT e riducono i rischi. Questo software, abbinato all'hardware e ai servizi Dell, offre livelli di efficienza e produttività senza precedenti per accelerare il raggiungimento degli obiettivi aziendali. www.dellsoftware.com.

Migliorare la sanità, ridurre i costi Jose Maria Monestina, senior application developer di UIHC, è il responsabile dell'implementazione della tecnologia predittiva per il team di Cromwell. Il primo passo è stato collegare assieme i vari sistemi aziendali e trasportare i dati in un unico set dotato di strumenti analitici integrati. "Questo processo ci ha permesso di fornire analisi predittive in un ambiente in tempo reale per migliorare le attività sanitarie e ridurre i costi", afferma Monestina.

Con questo impegno senza precedenti, il team ha dimostrato il ruolo mai sfruttato prima che i dati sanitari possono avere nella sala operatoria. "Il dottor Cromwell ha un approccio unico nei confronti dell'analisi predittiva", afferma Monestina, "dato che utilizza non solo i dati sanitari e di archivio per creare modelli predittivi, ma anche i dati in tempo reale". Eseguendo tali modelli direttamente nello strumento software, il dottor Cromwell può individuare in precedenza i pazienti a rischio di infezioni durante gli interventi chirurgici e fornire cure preventive, il tutto in tempo reale. Lo strumento di analisi consente inoltre al team di archiviare le previsioni nel database per un'analisi futura e per agevolare i trattamenti successivi del paziente.

Secondo Cromwell, queste previsioni migliorano "la precisione delle decisioni legate agli interventi chirurgici". Egli afferma inoltre che l'impatto sul trattamento dei pazienti è "veramente incredibile".

I dati giusti nel posto giusto e al momento giusto Monestina ha subito chiarito che spostarsi dalle analisi dekstop a quelle di classe enterprise non è facile, così come non è facile trasformare la teoria di previsione in una realtà della sala

operatoria che apporti vantaggi reali. Spiega infatti: "Abbiamo flussi di lavoro complessi e molteplici fonti di dati."

Il team ha dovuto affrontare un grosso ostacolo rappresentato dall'enorme quantità delle fonti. Collegarle tutte è un prerequisito per poter analizzare tutti i dati. "L'analisi predittiva ci consente di gestire i vari tipi di dati, in costante aumento, che le istituzioni sanitarie si trovano di fronte", afferma Cromwell. "Il numero di fonti continua ad aumentare rapidamente e questi strumenti ci consentono di tenere traccia dei vari numeri di modelli necessari per quel tipo di esercizio."

Per migliorare effettivamente la qualità dei trattamenti, il team necessitava di una piattaforma di analisi avanzata flessibile che comprendesse l'intero ciclo di vita dell'analisi, dall'aggregazione e preparazione dei dati allo sviluppo del modello, fino all'implementazione e al monitoraggio del modello stesso. "Ora, un piccolo gruppo di persone può fornire analisi predittive. Esse semplificano l'installazione, l'esecuzione e la condivisione di modelli e analisi dei dati, in un unico pacchetto", spiega Monestina. "Si può archiviare il modello di dati in un server per riutilizzarlo in seguito. I modelli possono essere condivisi tra più persone all'interno del gruppo di ricerca". Una parte di tale implementazione è data dai vantaggi derivati dalla mobilità. "Non si è vincolati a un PC o server specifico", afferma. "I modelli possono essere eseguiti tramite un'applicazione mobile o un browser Web, attraverso i quali è anche possibile accedere ai risultati."

Trasformazione dei risultatiAlla fine, il team è riuscito a dimostrare il potenziale rivoluzionario di un sistema sanitario basato sui dati, accedendo ai dati giusti nel posto giusto al momento giusto ed effettuando previsioni per