La sanità privata italiana continua a distinguersi per l’elevato livello delle competenze cliniche e per l’adozione di tecnologie digitali d’avanguardia. Tuttavia, molti professionisti continuano a considerare la “missione medica” separata (o persino in conflitto) con quella imprenditoriale.
Una visione che forse era sostenibile in un sistema poco competitivo, ma che oggi non regge più. La pressione sui margini, l’aumento dei costi fissi, le aspettative crescenti dei pazienti e la progressiva dipendenza dalla tecnologia, impongono nuove responsabilità gestionali.
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Affidarsi all’intuizione non basta
Secondo i principi della Behavioral economics (Economia comportamentale) le decisioni umane sono spesso condizionate da bias cognitivi: sovrastima degli eventi recenti o eclatanti, sottovalutazione di quelli frequenti, ma meno visibili, distorsioni nella percezione delle probabilità, ancoraggio a valori arbitrari, per citarne qualcuna.
Questi meccanismi, quando vengono applicati alla gestione sanitaria, tendono a falsare la percezione della redditività, a far sottostimare i costi ricorrenti e a complicare la comprensione del reale grado di fidelizzazione dei pazienti.
Per evitare di avere una “visione errata” del proprio lavoro e dell’andamento dell’attività, la soluzione migliore è imparare a utilizzare i dati (raccoglierli, leggerli e comprenderli) così da essere in grado di prendere decisioni informate, su basi oggettive.
L’aumento delle informazioni disponibili – dai flussi amministrativi alle cartelle cliniche digitali – ha reso possibile questo approccio data driven anche per le piccolee medie strutture professionali. La capacità di trasformare i dati in decisioni sta quindi diventando sempre di più, oggi, un vantaggio competitivo cruciale di cui presto i medici non potranno più fare a meno.
Cosa vuol dire data driven, nella sanità privata?
Essere data driven significa saper leggere i numeri per capire cosa accade nellostudio, individuare le cause dei fenomeni, prevedere gli scenari futuri e ottimizzare le azioni. In altre parole, significa passare da decisioni basate sull’intuizione a decisioni fondate su evidenze misurabili.
Per compiere questo passaggio è necessario dotarsi di strumenti e competenze in grado di raccogliere informazioni (dati) da ogni aspetto dell’attività e di utilizzarli correttamente.
Il punto di partenza è comprendere il passato. Prima di utilizzare i dati per guidare le scelte future, occorre rispondere alla domanda: “Come sono andate le cose finora?”.
Attraverso l’analisi descrittiva, si ottiene una panoramica sintetica dei dati storici (volumi di attività, distribuzione dei pazienti, composizione del fatturato, ecc.) per individuare chiaramente punti di forza e criticità.
Una volta consolidata questa base storica, si passa all’analisi diagnostica, che indaga “perché è andata così?”, esplorando le relazioni tra variabili, risultati e fattori determinanti.
Solo dopo aver definito con precisione passato e presente, è possibile rivolgersi al futuro e chiedersi: “Che cosa accadrà probabilmente?”.
Qui entra in gioco l’analisi predittiva che, grazie a modelli statistici e algoritmi di machine learning, permette di anticipare la domanda di prestazioni, prevedere i pazienti a rischio di no-show o stimare fabbisogni di personale e materiali in un certo periodo.
Infine, sull’insieme dei dati interviene l’analisi prescrittiva, che unisce capacità predittive e tecniche di ottimizzazione per affrontare la domanda più strategica: “Che cosa dovrei fare?”, offrendo raccomandazioni operative e suggerendo come allocare al meglio le risorse in base agli obiettivi dello studio.
Dai dati agli indicatori: come valutare la redditività dello studio
L’elaborazione dei dati consentirà anche di definire metriche e indicatori per valutare le performance dello studio nel tempo. Il costo orario operativo ad esempio, che quantifica il “costo” di ogni ora di attività, integrando sia i costi fissi (affitto, personale,software, ecc.) che quelli variabili (materiali, esami, dispositivi). Questo valore fondamentale serve come riferimento per definire prezzi sostenibili, valutare la redditività delle prestazioni e gestire al meglio le risorse. Insieme ad altri KPI (KeyPerformance Indicator, indicatori chiave delle performance) come il tasso di no-show, il tempo medio di attesa per una visita, la retention dei pazienti o laproduttività per professionista, aiuta a tradurre i dati raccolti in scelte strategiche ed eventualmente, se qualcosa va male, a correggere la rotta prima che arrivi l’iceberg.
Il trait d’union tra dati e decisioni: un buon gestionale
Un sistema gestionale maturo deve monitorare tutte le dimensioni della attività –operativa, finanziaria, commerciale e clinica – integrandole in un framework coerente che supporti decisioni informate a ogni livello. La costruzione di questo framework richiede solide basi tecnologiche e organizzative.
Il cuore del sistema è un gestionale clinico capace di raccogliere dati strutturati su pazienti, appuntamenti, prestazioni e transazioni. I software più moderni offrono dashboard per i KPI principali, mentre analisi più sofisticate possono essere condotte con strumentiaccessibili, tabelle pivot, formule statistiche e visualizzazioni efficaci, sufficienti per la maggior parte delle esigenze.
Data driven sì, ma il professionista resta al centro
È bene ricordare che l’approccio data-driven non riduce la gestione a un mero
esercizio quantitativo. La Medicina resta una disciplina profondamente relazionale, in cui il giudizio professionale conserva un ruolo insostituibile.
Il modello ideale, quindi, integra dati e discernimento umano. I primi forniscono evidenze oggettive, il secondo interpreta i numeri nel contesto, bilanciando obiettivi economici, valori professionali e principi deontologici.
Nel panorama Healthtech, la capacità di trasformare i dati in insight, e questi ultimi in azioni efficaci, rappresenta il vero vantaggio competitivo.
La Sanità privata italiana, con il suo mix di rigore clinico e apertura all’innovazione, ha tutte le carte in regola per guidare questa trasformazione. La domanda, oggi, non è più se intraprendere questa evoluzione, ma quando e a quale velocità.
