USL MODENA – DWH CLINICO

DataWarehouse Clinico per una Sanità datadriven

MODULES

PROJECT

L’Azienda USL di Modena ha istituito nel 2017 il Servizio di Data management & Business Intelligence con l'obiettivo di costruire una infrastruttura di datawarehouse e business analytics che centralizzi la raccolta dei dati generati in azienda e le azioni di data quality. Inoltre, il Servizio mira allo sviluppo di reportistiche integrate ed evolute che costituiscano un sistema omogeneo di informazione e trasferimento di conoscenza al servizio della Direzione Strategica e dell’intera organizzazione aziendale, permettendo analisi e valutazioni avanzate e multidimensionali delle performances aziendali.

CUSTOMER


​​​​​​​​​L'Azienda USL di Modena nasce nel 1994 dalla fusione di sei Unità Sanitarie Locali. Il territorio su cui l'USL di Modena svolge le proprie attività istituzionali ha una superficie di 2690 Kmq, suddivisa in 47 Comuni. La popolazione provinciale ha raggiunto le 703.203 unità (al 1° gennaio 2018). Fanno parte della rete socio-sanitaria: 6 ospedali, 130 strutture residenziali, 30 sedi di consultori familiari, 37 Nuclei Cure Primarie, 176 farmacie, 28 strutture ambulatoriali private accreditate, 11 Case della Salute, 23 Punti di continuità assistenziale. All’interno dell’Usl di Modena operano 4575 dipendenti ai quali si aggiunge il personale convenzionato (475 medici di medicina generale e 101 pediatri di libera scelta).

I PRINCIPI FONDANTI DELL'AZIENDA

Proteggere, promuovere e migliorare la salute dei cittadini.

Regolare l’organizzazione, il funzionamento e la gestione dell’attività sulla base di criteri di efficacia, efficienza ed economicità.

Gestire risorse, uomini e tecnologie sulla base dei bisogni e della domanda di benessere della popolazione.

Esprime le valutazioni sui risultati ottenuti in termini di servizi per la tutela della salute.

L'ESIGENZA

L’organizzazione preesistente rendeva difficile sia identificare le fonti dati da utilizzare sia la loro pulizia e uniformazione. Tale procedimento era necessario ad ogni elaborazione ed era spesso svolto da persone diverse. I risultati generati erano diversi tra loro, ponendo un problema di fiducia nei dati stessi, oltre che di condivisione di informazioni omogenee che costituissero patrimonio comune per la valutazione e la programmazione aziendale.

IL PROGETTO

Nella prima fase del progetto, si è deciso di operare un aggiornamento tecnologico a basso impatto sull’infrastruttura di DWH, estendendo le risorse dei database Vertica presenti in azienda e affiancando un sistema di Master Data Management per la gestione dei master data aziendali. Tale evoluzione ha consentito la predisposizione di un ambiente di staging dei dati di produzione, la strutturazione di un layer di primo livello normalizzato e la definizione di due layer di secondo livello (test e produzione) che raggruppano i data mart dell’ambiente di sviluppo e di produzione. La disponibilità di datacenter regionali Lepida on cloud e l’architettura a strati, hanno consentito di arricchire in tempi rapidi il contenuto informativo del DWH aziendale, integrando ed eseguendo in contemporanea le diverse fasi di lavorazione dei dati.

Knowage si inserisce in questa architettura direttamente sopra ai due layer di secondo livello. Attraverso il Behavioural Model, Knowage regola la visibilità sulle analisi e sui dati in base alla profilazione dell’utente. Inoltre, le diverse funzionalità dei moduli SI e PM permettono di realizzare in tempi notevolmente ridotti la reportistica standard  con indicatori di performance e monitoraggio della produzione. Inoltre, è ora possibile avviare con altrettanta rapidità azioni di data linkage e analisi statistica dei dati sanitari ed amministrativi.

I principali risultati di questo progetto sono anzitutto la raccolta, la normalizzazione e l’elaborazione centralizzata e sistematizzata dei dati ottenuta grazie al nuovo DWH, da cui deriva la garanzia di un accesso controllato e sicuro da parte dei diversi interlocutori aziendali alle informazioni disponibili. A tale risultato si affianca la possibilità di realizzare analisi più articolate e complesse basate sui principi del value based health care model, dei modelli di equità e del population health management.

I RISULTATI IN BREVE

ANALISI SOLIDE

Le analisi svolte dalla Direzione Strategica e dall’intera organizzazione aziendale, sono ora basate su un sistema di gestione dei dati e della loro qualità centralizzato e normalizzato.

ANALISI RIPETIBILI

Grazie all’ottimizzazione dei processi e ad evoluti sistemi di data analytics, le analisi si ripetono e si aggiornano costantemente.

ANALISI LEGGIBILI

L’utente ha una visione immediata e d’insieme dei processi. Utilizzando filtri, drill down e cross navigation può, in modo semplice ed intuitivo, analizzare in profondità e su più dimensioni uno specifico fenomeno.

Debora Angeletti, Data & BI Chief Manager presso Azienda USL di Modena

“Grazie a Knowage abbiamo notevolmente semplificato la procedura di creazione della reportistica, riducendo la dispersione dell’informazione e le energie profuse. Inoltre, la modularità della piattaforma Knowage e la sua continua evoluzione ci consentono di avere a disposizione tutte le funzioni di data analytics più idonee rispetto alla tipologia di analisi richiesta dallo sviluppo dei singoli progetti.”