di emergenza 118 Ing. Francesco Silanos Beta80 S.p.A. Milano, maggio 2009

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1 Il Risk Management nei servizi di emergenza 118 Ing. Francesco Silanos Beta80 S.p.A. Milano, maggio 2009

2 Introduzione Con la presentazione odierna ci proponiamodi lanciare alcuni spunti per governare il rischio nei sistemi di di emergenza sanitaria. Saranno analizzate le seguenti tematiche: I rischi ai quali è soggetta una centrale operativa 118; Le possibili conseguenze di un evento catastrofico; Le misure di gestione del rischio proposte da Beta 80.

3 Il nostro punto di osservazione 8 Regioni Italiane 17 milioni di abitanti 31 Centrali Operative Centrali Operative di Guardia Medica 3 milioni di chiamate all anno Milano Monza Varese Como Lecco Sondrio Bergamo Brescia Mantova a Cremona Pavia Lodi Trento Venezia Verona Vicenza Lucca Prato Perugia Foligno Terni Potenza Sassari Cagliari L Aquila Teramo Pescara Chieti Siena Arezzo Grosseto

4 La dinamica del rischio FONTI DI RISCHIO prevenzione protezione EVENTO (P = probabilità di accadimento) recovery RISCHIO ( P x M) CONSEGUENZE (M = magnitudo )

5 Fonti di rischio per i sistemi di emergenza Rischio di disastro di natura antropica o ambientale Rischio di errore nello svolgimento del processo di gestione dell emergenza emergenza Rischio derivante dalle tecnologie ICT

6 In caso di evento catastrofico Tipologia di evento Possibili conseguenze Calamità naturali (terremoti, alluvioni ) o Incidenti (come incendi, allagamenti, crollo di un edificio, caduta di un rack ) Incidenti che coinvolgono infrastrutture esterne (black out, possibili tagli di linea accidentali ) Azioni malevoli di origine antropica (come attentati o devastazioni) compromissione dell integrità fisica dei sistemi informatici compromissione dell integrità dei dati immagazzinati nei server compromissione dell integrità fisica delle infrastrutture ovvero tutti quegli elementi necessari al corretto funzionamento dei sistemi (elettricità, connettività di rete ) compromissione dell integrità fisica dei sistemi informatici o delle infrastrutture compromissione dell integrità dei dati immagazzinati nei server INTERRUZIONE DEL SERVIZIO IO

7 Progetto: analisi dei rischi del 118 Nel 2006/07, Beta 80 ha collaborato ad un progetto interaziendale che coinvolgeva tre AO lombarde, per analizzare i rischi associati ial processo di gestione di un intervento di soccorso di emergenza sanitario con la metodologia Failure Mode Effects and Criticality Analysis (FMECA). Team di progetto: AO provincia di Lodi, AO Civili di Brescia AO S. Gerardo di Monza Beta 80 Azienda Ospedaliera Ospedali Civili di Brescia

8 La metodologia del progetto Identificazione i di tutti ttiii possibili errori o malfunzionamenti Descrizione effetti e cause possibili per ogni malfunzionamento Definizione delle probabilità (P), delle severità (G) del danno e della rilevabilità della cause (R), dei range dei tre parametri P, G, R ed i relativi criteri di assegnazione Calcolo dell Indice di Priorità di Rischio (IPR = P*G*R) per ogni modo di malfunzionamento Definizione degli interventi da intraprendere in modo da portare l'ipr sottounvalore disoglia prefissato

9 Risk Management: gli orientamenti della R&D di Beta 80 Potenziamento delle politiche di prevenzione e miglioramento dell approccio al disaster managment Sviluppo di sistemi di Business Process Monitoring applicabili a questi contesti Potenziamento Integrazione con PS e sistemi di telemedicina Datawarehouse

10 Prevenzione: Monitoraggio infrastrutture IT

11 Prevenzione: la gestione degli allarmi Realizzazione di un modulo che consente di gestire un set di risorse per il monitoraggio del territorio che permettono di controllare il territorio tramite sensori (quali pluviometri, estensimetri idrometri, sismografi). I dati raccolti real time dai sensori I dati raccolti real time dai sensori attivano allarmi specifici se i segnali rilevati sono superiori a soglie predefinite.

12 L implementazione reale di un sistema Disaster Recovery In seguito ad un ee evento ocatastrofico, as co, è importantissimo o ripristinare l attività àdella centrale in tempi brevi, per garantire la continuità di un servizio critico. Alcune misure di scue sicurezza: Reinstradamento delle chiamate su un altra centrale 118 o su centrale 115 (primo step verso il 112) Replica dei dati in un luogo fisico ubicato in un luogo distante dll dalla centrale, che li rende sempre disponibili CO 1 CO 2 CO 2

13 Business Process Monitoring (1) Secondo il modello o popostoda proposto Reason (1990) per la lettura adei rischi organizzativi, la propagazione del pericolo fino a produrre un danno sul paziente dipende dal verificarsi di particolari condizioni di vulnerabilità nelle barriere tecniche ed organizzative predisposte all interno della struttura. Nella metafora del formaggio svizzero, tali condizioni sono descritte come un particolare allineamento dei buchi, tale da permettere il propagarsi del pericolo fino a raggiungere il paziente procurandogli un danno più o meno grave.

14 Business Process Monitoring (2) Completamento di un framework applicativo con l obiettivo di Generare maggior controllo del workflow di processo con l obiettivo di segnalare con tempestività situazioni anomale Uniformare la qualità della risposta all utente e il dispatching

15 La tempestività nella ricezione dei dati:telemedicina e comunicazione con PS I sistemi diagnostici a bordo dei mezzi di soccorso consentono di raccogliere dati clinici, come parametri vitali ed ECG, che vengono trasmessi al Pronto Soccorso o a strutture idonee per prepararsi al trattamento del paziente. Frameworkdi integrazione i con i sistemi di telemedicina più diffusi: Medtronic Mortara Rangoni Zoll

16 Lo studio dei dati storici:data Warehouse (1/2) L utilità di sistemi di datawarehouse nella gestione del rischio è riconducibile ibil a due obiettivi i principali: i imparare dall esperienza, cioè dalla conoscenza e consapevolezza circa gli errori commessi; monitorare i progressi compiuti dall organizzazione nella prevenzione degli errori e quindi nel miglioramento della sicurezza del paziente.

17 Lo studio dei dati storici:data Warehouse LL esperienza esperienza lombarda (2/2) lombarda (2/2) Monitoraggio Monitoraggio del servizio Storicizzazione d ld t del dato 17 Centralizzazione Centralizzazione delle informazioni Tempi e livelli di servizio Centralizzazione dei dati 5 anni di tracciati 5 anni di tracciati record uniformi Integrabilità con altre Integrabilità con altre fonti dati Apertura ad altri sistemi lt i i t i

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