Il modello predittivo finanziato dal PNRR: un’occasione da non perdere

Il PNRR interseca in modo interessante l’epidemiologia in una particolare linea di investimento che tocca anche un tema, quello della segmentazione della popolazione per scopi sanitari, oggetto di un recente post di Cesare Cislaghi. Di questa linea di investimento parliamo con una persona che ci sta lavorando, Stefania Vasselli, Direttrice dell’Ufficio 10 della Direzione Generale della Programmazione e dell’edilizia sanitaria del Ministero della Salute. 

Stefania di che linea di investimento parliamo?

È oramai assodato che l’uso strategico dei dati è il presupposto di politiche che possano ambire a cambiare in meglio lo stato delle cose e di questo ha tenuto conto anche la Mission 6 (quella sulla salute) del PNRR, Componente 2 (Innovazione, ricerca e digitalizzazione del SSN). I fondi del PNRR sono un po’ organizzati per scatole cinesi la cui elencazione vi risparmio per arrivare subito alla scatola che qui ci interessa dal nome Infrastruttura tecnologica del Ministero della Salute, analisi dei dati e modello predittivo per garantire i LEA, la sorveglianza e la vigilanza sanitaria.  A questa scatola sono stati assegnati 290 milioni di euro che dovrebbero approdare entro giugno 2026 a un potenziamento innovativo dell’infrastruttura digitale sanitaria nazionale. 

La rete di azioni macro e micro in cui a sua volta si declina questa linea di finanziamento  è molto articolata, ma riconducibile a 4 assi:

• il rafforzamento infrastrutturale degli strumenti tecnologici e di data analysis del Ministero al fine di migliorare la qualità dei dati, a partire dalla raccolta, secondo l'approccio One Health;
• la reingegnerizzazione del NSIS (Nuovo Sistema Informativo Sanitario) a livello locale, che prevede anche l'implementazione di nuovi flussi informativi sanitari;
• la costruzione di un potente Modello di simulazione e la realizzazione del National Health Prevention Hub;
• lo sviluppo della piattaforma nazionale per i servizi di telemedicina.

L’impianto progettuale complessivo di questa “scatola” viene gestito e monitorato in termini di coerenza verticale, cioè per singola azione progettuale. Sarebbe interessante una verifica più “orizzontale” che porti a rispondere a una domanda di sostanza: gli investimenti stanno davvero lavorando secondo una comune missione e in una visione di insieme?

Stefania, vuoi provare a rispondere tu a questa domanda?

Posso rispondere, appunto, solo dal mio angolo di vista che è il sub-investimento 1.3.2.3.1 Modello di simulazione e previsione per scenari a medio e lungo termine del SSN - concettualizzazione del modello, sviluppo dell'algoritmo e governance del progetto, comunemente noto come Modello predittivo a titolarità della Direzione generale della programmazione sanitaria in qualità di soggetto attuatore per un “valore” di 22,2 milioni di euro. Accanto a questo progetto ce n’è un altro con una identità autonoma, ma strettamente complementare già dal nome Modello di simulazione e previsione per scenari a medio e lungo termine del SSN – progettazione e costruzione dello strumento, a titolarità della Direzione generale del sistema informativo. Vediamo innanzitutto se il gemellaggio ha funzionato. 

La motivazione del gemellaggio risiede in un indiscutibile assunto logico di fondo: attraverso il progetto Modello predittivo, la programmazione sanitaria dovrebbe definire e testare un metodo (concettualizzazione del modello) per finalità non speculative bensì di supporto alla programmazione sanitaria, così da “consegnarlo” al sistema informativo che i dati li governa e li gestisce nel perimetro delle norme, dei regolamenti, dell’infrastruttura e delle soluzioni applicative rinnovate dal PNRR (progettazione e costruzione dello strumento) fino a diventarne permanentemente fruitore e regista strategico per rispondere ad ogni istanza di carattere istituzionale (le cosiddette domande di policy). 

Insomma, l’intento è sostenere, con metodi data-driven definiti da chi fa programmazione e strumenti data-driven definiti da chi gestisce i sistemi informativi, la messa a sistema di quello che, idealmente, è un ciclo di programmazione sanitaria guidato da evidenze: dalla identificazione e misura del bisogno di salute, alla definizione delle priorità (LEA), alla individuazione degli standard di erogazione assistenziale, all'allocazione delle risorse tra i diversi attori fino al monitoraggio e alla valutazione delle performance del SSN. 

E ci state riuscendo? 

In parte. Nelle rimodulazioni che hanno modificato la configurazione iniziale dell’investimento madre, anche a seguito del riordino organizzativo del Ministero (che ha previsto però un nuovo Ufficio della programmazione che prenda in carico il Modello predittivo e lo faccia sopravvivere oltre il PNRR), l’intervento affidato a chi gestisce i sistemi informativi è scomparso per accorpamento ad altri, lasciando la programmazione sanitaria di fatto “sola” e obbligata a uno sforzo eccessivo di assorbimento di funzioni non propriamente sue. Solo molto tardivamente si è cercato di porre rimedio attraverso il tentativo di costruire una “cerniera tecnica” (cosiddetta attività di system integration) tra la generazione di un modello e la sua messa in produzione. 

Se invece guardiamo i possibili riflessi di quanto già fatto sul ciclo di policy posso con forza rispondere che ci sono già risultati potenzialmente molto utili. Pur nelle condizioni strutturali in cui ci siamo trovati alla programmazione, il lavoro fatto sul modello ha consentito, per la prima volta a livello nazionale, di mettere a punto un algoritmo in grado di utilizzare dati individuali interconnessi derivanti da tutti i flussi sanitari correnti per segmentare la popolazione in livelli patologici (circa 200, con totale copertura delle malattie croniche e invalidanti riconosciute nei LEA), riconducendola a cluster di morbidità e multimorbidità correlabili al carico assistenziale e di assorbimento di risorse e, per di più, riconciliabili con i 6 livelli della matrice del bisogno socioassistenziale che il DM 77/2022 ha indicato quale prerequisito del disegno di riforma dell’assistenza territoriale. 

Il che in pratica vuol dire?

In pratica significa che possiamo stimare, su dati reali di consumo, quali sono e quanto impattano i bisogni, a quali rischi di salute e di assorbimento di risorse questi bisogni sono associati (per i primi limitatamente a quelli misurabili con collaudati artifici metodologici dal momento che l’interconnessione non si estende a dati di esito extra NSIS, ad esempio quelli di mortalità), quali scenari possiamo simulare (e qui siamo ancora nel campo dell’esercitazione perché i vincoli in materia di tutela della privacy non consentono a tutt’oggi di operare lo stesso trattamento dei dati per finalità previsionali) per comprendere come tali bisogni evolveranno nel futuro per effetto di dinamiche naturali o indotte, e quindi per prepararci ad affrontare i cambiamenti, valutandoli ex ante oltre che ex post.

E siamo andati oltre. Grazie ad un guizzo normativo, la domanda di policy è arrivata ed è una delle più difficili perché tocca un tema da sempre scottante, ma secondo una prospettiva nuova, almeno sul piano metodologico: se davvero conosciamo il bisogno di salute possiamo governare e prevedere la domanda di assistenza e quindi agire su una delle cause del fenomeno delle liste di attesa, stimando il “fabbisogno” che il più possibile si avvicina al bisogno reale e che, come tale, deve essere reso sostenibile nel tempo attraverso una risposta appropriata del sistema di offerta. È quanto, tradotto nel DM 29 ottobre 2024 Modalità operative per la messa a disposizione di Regioni e Province Autonome dell’analisi dei fabbisogni sanitari e delle prestazioni attese per tipologia (GU n. 89 del 16 aprile 2025), ci ha chiesto il decreto legge 7 giugno 2024 n. 73 (all’articolo 1 comma 4) in coerenza con il nuovo Piano nazionale di governo delle liste di attesa (2025-2027), purtroppo ancora bloccato nella sua adozione, che promuove l’uso del Modello predittivo per la stima del fabbisogno atteso di prestazioni di specialistica ambulatoriale, chiamando le Regioni ad appropriarsi di questo strumento e quindi superando l’ottica, a tutt’oggi centralistica, dell’investimento PNRR.

Cosa manca allora per andare operativamente a segno?

Credo che gli ingredienti per realizzare la ricetta ci siano tutti. Credo anche che, come per tutte le ricette che nascono dalla tradizione, il piatto sarà un successo anche se la tradizione della cultura della valutazione nelle politiche pubbliche (perché di questo in estrema sintesi stiamo parlando) stenta ancora così tanto a consolidarsi nelle pubbliche amministrazioni. È una cultura che ha bisogno della spinta, peraltro inevitabile, dell’innovazione per superare il muro storico della diffidenza (e in questo anche la formazione può fare molto, e parlo per esperienza personale riferendomi a quanto ha messo in campo, ad esempio, negli ultimi anni la SNA – Scuola Nazionale dell’Amministrazione attraverso corsi specifici e creazione di Comunità di pratica).

Quello che invece temo è l’umoralità dei clienti per restare nella metafora della ricetta. Gli avvicendamenti a livello ministeriale hanno portato a dover difendere troppo spesso in questi quasi tre anni di PNRR, anche solo in linea teorica, alcuni degli elementi a mio avviso irrinunciabili di quel successo atteso, a partire da un’apertura vera, e quindi politica, all’uso esteso e agevole del grande patrimonio informativo disponibile, in cui anche l’Autorità garante della privacy possa essere un alleato istituzionale al passo con i tempi e con le realtà complessa della sanità pubblica. Serve poi un patto costante e laico con la “scienza” anzi con le scienze perché la nostra esperienza PNRR di accordi di collaborazione con partner esterni ci sta insegnando che non basta l’Università, ma occorre anche l’epidemiologia applicata per costruire metodologie che traducano in azione le norme e gli atti di programmazione. Da ultimo, ma non per ultimo, una visione lungimirante e instancabile, strategica e organizzativa prima ancora che tecnica e di contenuto. Solo così potremo sperare di assomigliare, prima o poi, a quei paesi europei, ad esempio l’Olanda, dove il Modello predittivo non è un “problema” ma è davvero una soluzione, una struttura operativa incardinata nel sistema, con un nome tanto rassicurante quanto promettente di “strategic foresight in public health”.

 Parole chiave: sanità