GE HealthCare ha annunciato CareIntellect for Operations, un’applicazione SaaS basata sull’intelligenza artificiale che aiuta i sistemi sanitari a individuare in anticipo i colli di bottiglia operativi. La soluzione fornisce una previsione fino a 72 ore prima su possibili criticità a livello di unità, reparto o intera struttura, incrociando centinaia di dati relativi a pazienti e attività ospedaliera: disponibilità di posti letto, ritardi nei percorsi di cura, tempi di attesa e servizi ausiliari.
Il problema della gestione reattiva
Nel 2025 i ricoveri sono aumentati del 5,3%, spingendo molte strutture a operare al limite della propria capacità ricettiva. In un contesto simile, i responsabili sanitari finiscono spesso per dedicare ore a raccogliere e incrociare dati provenienti da sistemi diversi, senza reale capacità predittiva. In alcuni casi il monitoraggio degli aggiornamenti operativi avviene ancora attraverso processi manuali, con un dispendio di tempo che si somma a quello necessario per individuare le contromisure una volta che il problema si è già manifestato. Il risultato è un carico di lavoro aggiuntivo per i team clinici, con ricadute dirette sull’accesso dei pazienti alle cure e sulla qualità dell’assistenza.
Due modelli AI proprietari
CareIntellect for Operations si basa su due modelli sviluppati internamente da GE HealthCare. Il primo, Pressure Forecast, mette in relazione i dati storici sull’attività ospedaliera con le informazioni in tempo reale provenienti dalla cartella clinica elettronica e da altri sistemi di gestione delle risorse, per anticipare dove è probabile che emergano criticità su aspetti come numero di pazienti, personale disponibile, tempi di permanenza in pronto soccorso, terapie, recupero post-procedurale e trasferimenti in arrivo.
Il secondo modello, Estimated Day of Discharge, analizza i dati dei singoli pazienti per stimare la data di dimissione, aggiornando la previsione mano a mano che arrivano nuove informazioni. Sulla base di queste stime, il sistema segnala ai team quali azioni intraprendere e quali attività considerare prioritarie.
Queen’s Health Systems e Duke Health, negli Stati Uniti, saranno le prime strutture a testare sul campo l’applicazione, fornendo un riscontro clinico e operativo che orienterà gli sviluppi successivi della soluzione.
L’eredità del Command Center
CareIntellect for Operations si appoggia sull’esperienza maturata da GE HealthCare nella gestione delle attività ospedaliere attraverso il Command Center, adottato da quasi 500 strutture sanitarie nel mondo. Le realtà che lo utilizzano hanno riportato una riduzione dei costi fino a 20 milioni di dollari nel primo anno, un accorciamento di oltre un giorno nella durata media della degenza e una capacità di assistere fino a 19.000 pazienti in più ogni anno.
La soluzione si inserisce nella famiglia di applicazioni cliniche e operative CareIntellect, che condivide un’infrastruttura comune cloud-first pensata per semplificare l’integrazione di nuove applicazioni senza richiedere sviluppi su misura per ogni struttura.
“I sistemi sanitari devono sapere dove si stanno accumulando le pressioni e come agire di conseguenza. CareIntellect for Operations riunisce i dati clinici e quelli operativi per offrire ai team una visione a 72 ore sulle criticità in arrivo, aiutandoli ad agire in anticipo”, ha dichiarato Taha Kass-Hout, Global Chief Science and Technology Officer di GE HealthCare. “L’intelligenza artificiale applicata alle operazioni ospedaliere deve fornire ai team previsioni chiaramente accessibili, raccomandazioni integrabili nel flusso di lavoro e un sistema affidabile al momento della decisione: è questo lo standard che ci siamo prefissati di raggiungere con questa soluzione”.
La prospettiva italiana
Per Antonio Spera, Amministratore Delegato di GE HealthCare Italia, l’intelligenza artificiale “sta aprendo una nuova fase nell’evoluzione dell’organizzazione ospedaliera, permettendo di trasformare la grande quantità di dati già disponibili in informazioni utili a prendere decisioni più tempestive e consapevoli”. Spera ha aggiunto che, in un contesto come quello italiano, dove ottimizzare le risorse disponibili è una necessità concreta, soluzioni di questo tipo “potranno rappresentare un importante supporto per i professionisti e per chi gestisce la complessità delle strutture ospedaliere”, con l’obiettivo di liberare tempo da dedicare alla cura dei pazienti.
L’azienda ha investito diversi miliardi di dollari nel proprio portafoglio di soluzioni SaaS basate sull’intelligenza artificiale, con l’obiettivo dichiarato di supportare il lavoro dei clinici e ottimizzare le operazioni ospedaliere.
