La crescente pressione su ospedali e strutture sanitarie per garantire sostenibilità economica, ridurre le liste d’attesa e ottimizzare l’impiego delle risorse, rende sempre più urgente l’adozione di modelli organizzativi innovativi.
In quest’ottica, puntando sull’uso dell’Intelligenza Artificiale in sala operatoria, l’IDI IRCCS ha intrapreso un ambizioso progetto di ottimizzazione del blocco operatorio, in collaborazione con Integrated Health Solutions (IHS), divisione di Medtronic, e NGC Medical, adottando un approccio data-driven supportato da strumenti avanzati di simulazione digitale e intelligenza artificiale.
Obiettivo: migliorare la produttività delle sale operatorie a parità di risorse, senza ricorrere a straordinari o investimenti strutturali, ma agendo sull’organizzazione e sul controllo dei processi.
Indice degli argomenti
Il contesto: un potenziale inespresso da valorizzare
L’intervento ha riguardato un complesso operatorio articolato su 7 sale chirurgiche, analizzate sulla base dei dati del triennio 2022–2024. L’analisi ha evidenziato:
- Un utilizzo delle sale inferiore al benchmark dell’85%;
- Avvii ritardati delle sedute;
- Turnover non standardizzati;
- Anticipi di fine seduta per mancanza di pazienti in lista;
- Accessi non distribuiti, con carichi di lavoro concentrati alle ore 7:00.
Questi elementi generano inefficienze strutturali e riducono la capacità produttiva potenziale dell’intero comparto chirurgico.
La soluzione: tecnologia e metodo per guidare il cambiamento
Il progetto ha combinato analisi dei KPI operativi, osservazioni dirette in sala e strumenti digitali avanzati per creare un modello predittivo e dinamico del funzionamento delle sale.
Il Digital Twin: simulare per decidere meglio
Al centro dell’intervento – che ha sfruttato le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale in sala operatoria – è stata introdotta la piattaforma DEO.Care, basata su tecnologia Digital Twin, che consente di:
- Riprodurre digitalmente la sala operatoria tramite dati reali (attraverso l’uso di sensoristica e video);
- Rilevare automaticamente le attività chirurgiche (ad esempio, preparazione, anestesia, sutura) tramite algoritmi AI;
- Analizzare flussi e sequenze attraverso un sistema di tracciamento temporale e spaziale;
- Generare report interattivi, simulazioni di scenario e benchmark comparativi in tempo reale.
Grazie all’intelligenza artificiale in sala operatoria, il sistema è in grado di stimare tempi ottimali per ogni fase del processo e confrontarli con quelli effettivi, fornendo indicazioni concrete per eliminare gli sprechi e ottimizzare il throughput delle sale.
Intelligenza Artificiale in sala operatoria: i risultati. Più interventi, stessi costi, margini migliori
La simulazione condotta su 2 sale (Chirurgia Plastica e Vascolare) ha dimostrato che, intervenendo esclusivamente sull’organizzazione, è possibile ottenere un incremento significativo della produttività, come mostrato di seguito in Tabella 1:
| Unità Operativa | Caseload attuale | Caseload potenziale | Incremento % |
| Chirurgia Plastica | 6 interventi | 7 interventi | +16,7% |
| Chirurgia Vascolare | 6 interventi | 9 interventi | +50% |
Questi risultati sono stati ottenuti attraverso:
- Riduzione dei ritardi (late start);
- Sincronizzazione delle attività anestesiologiche e infermieristiche;
- Razionalizzazione delle fasi di cambio paziente.
Il vantaggio economico è duplice:
- Incremento dei ricavi da DRG, legato al maggior numero di prestazioni;
- Aumento del margine operativo, senza incremento dei costi del personale.
La roadmap operativa: 3 fasi, impatti crescenti
Il piano di implementazione di questo progetto che ha portato l’intelligenza artificiale nelle sale operatorie è stato articolato in 3 fasi operative, ciascuna con un rapporto ben definito tra effort richiesto e valore generato:
Fase 1 – Ottimizzazione rapida (quick win)
- Avvio puntuale delle sedute alle 8:00;
- Parallelizzazione delle attività preparatorie;
- Contenimento degli sforamenti orari.
Fase 2 – Standardizzazione dei flussi
- Revisione delle sequenze operative;
- Preparazione sincrona di pazienti e materiali;
- Riduzione dell’idle time con fasi sovrapposte (lavaggio, anestesia).
Fase 3 – Turnover continuo
- Pre-chiamata del paziente successivo in fase di sutura;
- Accesso in pre-sala durante il risveglio del paziente uscente;
- Logica a flusso continuo per il passaggio tra interventi.
Intelligenza Artificiale e Digital Twin in sala operatoria: un modello scalabile per l’ospedale intelligente
L’iniziativa dell’IDI IRCCS rappresenta uno tra i pochissimi casi in Europa di trasformazione operativa guidata dai dati nei blocchi operatori, in cui sono state utilizzate tecnologie come il Digital Twin per il blocco operatorio e l’AI applicata ai processi non come semplici strumenti, ma come veri abilitatori strategici.
Questo approccio consente di:
- Migliorare l’efficienza e la capacità produttiva del blocco operatorio;
- Ridurre le liste d’attesa senza aumentare i costi;
- Rendere sostenibile la crescita dell’attività chirurgica nel medio-lungo periodo.
Il progetto di Operational Excellence avviato presso l’IDI IRCCS dimostra come un approccio integrato tra metodologia Lean, Process Mining, Intelligenza Artificiale e simulazione digitale possa produrre impatti significativi e misurabili sulla performance di un blocco operatorio.
L’impiego del Digital Twin ha permesso di visualizzare, comprendere e simulare in modo oggettivo e riproducibile l’efficienza reale delle sale operatorie, offrendo agli stakeholder uno strumento decisionale potente e pragmatico.
Con la progressiva estensione delle azioni migliorative a tutto il comparto operatorio, il progetto in questione – che si è avvalso delle enormi potenzialità dell’uso dell’intelligenza artificiale in sala operatoria – pone le basi per una gestione chirurgica più efficiente, predittiva e sostenibile, in linea con i paradigmi dell’ospedale intelligente e del valore in Sanità, con l’obiettivo di utilizzare le risorse a disposizione nel modo più efficiente al fine di poter curare un maggior numero di pazienti, abbattere le liste di attesa senza impattare sui costi e ottenere risultati economici di grande valore. Un progetto in cui efficienza, sostenibilità e capacità produttiva sono leva tecnologica per un nuovo paradigma di Controllo di Gestione in Sanità.
