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FATEBENEFRATELLI-SACCO
I BENEFICI DELL’IMPARZIALITÀ
STRATEGIC
MANAGEMENT
CHANGE
MANAGEMENT
CONDIVISIONE
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DISCIPLINARIETÀ
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Il gruppo di lavoro
➢ Alessandro Grasso, tesista magistrale di Ingegneria Biomedica,
Politecnico di Milano
➢ Ing. Giorgio Orsi, Direttore U.O.C. Ingegneria Clinica
➢ Dott. Emanuele Catena, Direttore U.O.C. Anestesia e Rianimazione
➢ Dott. Pietro Olivieri, Direttore Medico di Presidio
➢ Sig.ra Roberta Fornari, Coordinatrice Infermieristica
➢ Sig. Sergio Pisaniello, Coordinatore Infermieristico
Obiettivi e destinatari del lavoro
L’obiettivo primario di questo lavoro è elaborare uno strumento di supporto
decisionale al fine di oggettivare le strategie di acquisto, per una maggiore efficienza
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Armonizzazione delle esigenze di utenti e decision makers, coinvolgimento
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Monitoraggio real-time delle apparecchiature elettromedicali, avvalendosi di
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Terapia Intensiva
Descrizione
1. Vetustà dell’apparecchiatura
2. Disponibilità di supporto
3. Numero di interventi di manutenzione correttiva rispetto alla media della coorte omogenea
4. Uptime
5. Disponibilità di altre apparecchiature dello stesso tipo presso il reparto o di scorta presso altri
reparti/presidi
6. Criticità d’area come definito dal contratto di convenzione ARIA
IPS TECNICO
1. Rischio legato al malfunzionamento
2. Frequenza di utilizzo
3. Stato dell’apparecchiatura
4. Adeguatezza tecnologica
5. Perceived Ease of Use e Usefulness
6. Grado di formazione dell’operatore
7. Valutazione di altre soluzioni tecnologiche per il problema clinico in oggetto
IPS CLINICO
IPS = ෍
𝑗=1,6
𝑡𝑗 ⋅ 𝑇𝑗
IPS = ෍
𝑗=1,7
𝑐𝑗 ⋅ 𝐶𝑗
➢ Pesi 𝒕𝒋, 𝒄𝒋 attribuiti sulla base di elaborazione matematica di appositi survey posti ad esperti di settore,
Analytical Hierarchical Process ispirato all’esperienza del modello MCDA di regione Lombardia¹
➢ Modalità di assegnazione dei punteggi dei parametri considerati 𝑻𝒋, 𝑪𝒋 elaborata ad hoc per l’ASST sulla
base dei dati interni a disposizione
➢ IPS clinico calcolato tramite analisi di un questionario ideato con il contributo dei sanitari
Sopra soglia?
¹Implementation of Eunethta Core Model in Lombardia: The VTS Framework
Risultati
✓ Applicazione del modello ai reparti di Terapia Intensiva della ASST
²Ing. Elena Milani, “IPS e KPI: Best practice integrate nel technology management”
NUMERO DI SERIE PRESIDIO IPS TECNICO
ASHD-0060 SACCO 0,88
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SRTM-0062 BUZZI 0,36
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verso un’automatizzazione del
processo
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tecnologie
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manutenzione esternalizzata
Alessandro Grasso, studente magistrale Politecnico di Milano
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Tirocinante Ingegneria Clinica ASST FBF-SACCO

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  • 2. Il gruppo di lavoro ➢ Alessandro Grasso, tesista magistrale di Ingegneria Biomedica, Politecnico di Milano ➢ Ing. Giorgio Orsi, Direttore U.O.C. Ingegneria Clinica ➢ Dott. Emanuele Catena, Direttore U.O.C. Anestesia e Rianimazione ➢ Dott. Pietro Olivieri, Direttore Medico di Presidio ➢ Sig.ra Roberta Fornari, Coordinatrice Infermieristica ➢ Sig. Sergio Pisaniello, Coordinatore Infermieristico
  • 3. Obiettivi e destinatari del lavoro L’obiettivo primario di questo lavoro è elaborare uno strumento di supporto decisionale al fine di oggettivare le strategie di acquisto, per una maggiore efficienza e sicurezza del servizio Armonizzazione delle esigenze di utenti e decision makers, coinvolgimento delle professionalità infermieristiche, oltre che quelle mediche Strategia efficace di utilizzo di potenzialità di investimento rilevanti, come PNRR e DL 34/2020 Monitoraggio real-time delle apparecchiature elettromedicali, avvalendosi di parametri multi-criteriali e multi-disciplinari Progetto per la realizzazione di 51 posti letto di Terapia Intensiva
  • 4. Descrizione 1. Vetustà dell’apparecchiatura 2. Disponibilità di supporto 3. Numero di interventi di manutenzione correttiva rispetto alla media della coorte omogenea 4. Uptime 5. Disponibilità di altre apparecchiature dello stesso tipo presso il reparto o di scorta presso altri reparti/presidi 6. Criticità d’area come definito dal contratto di convenzione ARIA IPS TECNICO 1. Rischio legato al malfunzionamento 2. Frequenza di utilizzo 3. Stato dell’apparecchiatura 4. Adeguatezza tecnologica 5. Perceived Ease of Use e Usefulness 6. Grado di formazione dell’operatore 7. Valutazione di altre soluzioni tecnologiche per il problema clinico in oggetto IPS CLINICO IPS = ෍ 𝑗=1,6 𝑡𝑗 ⋅ 𝑇𝑗 IPS = ෍ 𝑗=1,7 𝑐𝑗 ⋅ 𝐶𝑗 ➢ Pesi 𝒕𝒋, 𝒄𝒋 attribuiti sulla base di elaborazione matematica di appositi survey posti ad esperti di settore, Analytical Hierarchical Process ispirato all’esperienza del modello MCDA di regione Lombardia¹ ➢ Modalità di assegnazione dei punteggi dei parametri considerati 𝑻𝒋, 𝑪𝒋 elaborata ad hoc per l’ASST sulla base dei dati interni a disposizione ➢ IPS clinico calcolato tramite analisi di un questionario ideato con il contributo dei sanitari Sopra soglia? ¹Implementation of Eunethta Core Model in Lombardia: The VTS Framework
  • 5. Risultati ✓ Applicazione del modello ai reparti di Terapia Intensiva della ASST ²Ing. Elena Milani, “IPS e KPI: Best practice integrate nel technology management” NUMERO DI SERIE PRESIDIO IPS TECNICO ASHD-0060 SACCO 0,88 SRZA-0042 SACCO 0,23 MT60-09661 SACCO 0,12 SRTM-0062 BUZZI 0,36 ASDB-0013 BUZZI 0,18 SRTN-0033 FBF 0,22 ARRH-0064 FBF 0,77 8538-0518-0104 FBF 0,46 ASKK-0033 MELLONI 0,14 ASKF-0032 SACCO 0,67 NUMERO SERIE IPS CLINICO ASHD-0060 0,74 ARRH-0064 0,34 ASKF-0032 0,87 Sostituzioni e Piano Annuale Investimenti Valutazioni su DL 34/2020 Valutazione IPS set di ventilatori polmonari Estensione a tutta l’ASST ed efficientamento della procedura verso un’automatizzazione del processo ✓ Validazione del modello rispetto alla letteratura² ✓ Azioni di mobilità intra/interpresidio delle tecnologie ✓ Monitoraggio analitico del servizio di manutenzione esternalizzata
  • 6. Alessandro Grasso, studente magistrale Politecnico di Milano alessandro.grasso@fondazione.polimi.it Tirocinante Ingegneria Clinica ASST FBF-SACCO