AO_421

APRILE 2020 AUTOMAZIONE OGGI 421 l’impiego di robot consente qui di racco- gliere in automatico i dati del paziente, programmando in maniera ottimale gli appuntamenti in base alla diagnosi, alla disponibilità del medico e a una serie di altri fattori come costi, tempi e location, inviando inoltre notifiche al paziente in caso di non disponibilità del medico per un qualsiasi imprevisto. Un altro ambito applicativo è la gestione delle richieste di risarcimento: qui soluzioni di RPA pos- sono provvedere alla compilazione au- tomatica e in conformità ai regolamenti, evitando gli errori in cui cade la gran parte delle richieste, automatizzando e velocizzando le pratiche, oltre a monito- rarne l’avanzamento. La RPA può inoltre essere impiegata per proseguire nell’as- sistenza al malato dopo la dimissione, con sistemi che inviano alert e notifiche su futuri controlli, o reminder affinché il paziente segua la terapia prescritta. Compilazione automatica e analytics Altro campo della RPA è quindi la ge- stione negli ospedali di attività quali la fatturazione, la disinfezione degli am- bienti, la sincronizzazione dei tempi per la chirurgia. Non da ultimo, software bot che provvedono al data entry automatico nella compilazione della cartella elettro- nica del paziente, la cosiddetta EHR, Elec- tronic Health Record, la cui introduzione ha spesso costretto personale sanitario e medici a trascorrere più tempo davanti ai computer che non nell’effettiva cura del malato. I RPA bot possono compilare in automaticomolti campi della cartella elet- tronica, provvedendo inoltre alla duplica- zione delle informazioni in altri sistemi pertinenti riducendo l’errore umano. L’impiego di motori di conversione ac- curati provvederebbe inoltre alla stan- dardizzazione dei dati, che possono così funzionare in continuo tra sistemi diversi e tra diversi attori del sistema, migliorando la comunicazione tra strutture ospedaliere e case farmaceutiche, fornendo dati pre- ziosi per migliorare i prodotti e alimentare la ricerca. La RPA può infine provvedere alla strutturazione dei dati medicali, per estrarre informazioni, classificarle e ri- durne la quantità, supportando il per- sonale nel reperimento di informazioni mediche rilevanti per migliorare la presa di decisioni. Grazie all’analisi delle cartelle cliniche è inoltre possibile estrarre dati e scoprire relazioni che non erano note, grazie all’applicazione ad esempio di analytics predittivi a casi medicali, presen- tando soluzioni ottimali e alert riguardanti cure di rilievo per determinati pazienti, mi- gliorando la qualità delle cure. Un report sull’automazione nel settore Healthcare di Zion Market Research stima che il mercato globale della Healthcare Automation toccherà i 63.596 milioni di dollari entro il 2026, mentre nel 2018 il suo valore era pari a 33.334 milioni