Modelli decisionali applicati alla scelta degli ospedali
Autore
Alessandro Mazzanti - Università degli Studi di Firenze - [2000-01]
Documenti
Abstract
E' indubbio che la spesa ospedaliera sia una voce consistente per ogni nazione occidentale.
Partendo da questo presupposto e nell’ottica della razionalizzazione e miglioramento del servizio ospedaliero nasce la tesi dal titolo “Modelli Decisionali Applicati alla scelta degli ospedali”.
Questa tesi procede ad applicare i modelli decisionali (in principio nati per ottimizzare il traffico) alla scelta degli ospedali in modo di dare uno strumento che non solo permetta, per ogni potenziale paziente futuro, di prevedere l’ospedale che sceglierà, ma anche di effettuare simulazioni per la creazione di nuovi ospedali, per la loro futura localizzazione e per migliorare gli ospedali esistenti.
Sia per ospedali nuovi sia per quelli vecchi questi modelli possono anche essere affiancati con modelli del traffico in modo non solo di ottimizzare la spesa e la qualità degli ospedali stessi ma anche il traffico cittadino ed extraurbano.
I dati utilizzati per questa tesi erano di tutti i pazienti della provincia di Pistoia (40.000 pazienti di un anno intero) ed il nostro problema consisteva nel capire in base a quali fattori i pazienti sceglievano un ospedale rispetto ad una altro (gli ospedali erano 15).
E’ interessante sapere che i modelli decisionali da noi utilizzati sfruttano il principio della massimizzazione dell’utilità delle alternative per ogni paziente.
Il paziente viene modellato in modo che scelga l’ospedale che abbia l’utilità massima fra quelli disponibili al momento in cui la scelta viene eseguita. Un modo per definire la funzione d’utilità consiste nel parametrizzare questa in termini di variabili indipendenti osservabili del paziente (sesso, età, lavoro, educazione, distanza, situazione sociale …) e tramite parametri sconosciuti i cui valori verranno stimati basandosi su campione significativo di pazienti che avevano già scelto l’ospedale nel passato.
Siccome in determinati esperimenti è risultato che lo stesso paziente posto più volte dinanzi allo stesso problema non sempre effettuava la stessa scelta e siccome in alcuni casi due o più pazienti con lo stesso insieme di ospedali da scegliere, attributi, caratteristiche socioeconomiche … facevano scelte diverse si è proceduto ad utilizzare la teoria della probabilità in modo da catturare in colui che è chiamato a fare la scelta le variazioni non osservabili dei gusti e degli attributi.
Si ipotizza sempre che l’individuo scelga l’alternativa con la più alta utilità, l’utilità non è nota con certezza all’analista ed è trattata da questi come una variabile aleatoria. Così la probabilità che un’alternativa sia scelta è definita come la probabilità che abbia la più alta utilità fra le varie alternative.
E’ stata applicata anche l’analisi di sensitività immaginando di allontanare ogni ospedale e vedere come questo fattore influiva sulla probabilità di scelta del paziente.
La seguente tesi potrebbe essere ulteriormente sviluppata se applicata ai dati dei pazienti di piu' province e/o regioni d'Italia ed utilizzando le soluzioni indicate nel capitolo 5 alla voce Conclusioni.
Partendo da questo presupposto e nell’ottica della razionalizzazione e miglioramento del servizio ospedaliero nasce la tesi dal titolo “Modelli Decisionali Applicati alla scelta degli ospedali”.
Questa tesi procede ad applicare i modelli decisionali (in principio nati per ottimizzare il traffico) alla scelta degli ospedali in modo di dare uno strumento che non solo permetta, per ogni potenziale paziente futuro, di prevedere l’ospedale che sceglierà, ma anche di effettuare simulazioni per la creazione di nuovi ospedali, per la loro futura localizzazione e per migliorare gli ospedali esistenti.
Sia per ospedali nuovi sia per quelli vecchi questi modelli possono anche essere affiancati con modelli del traffico in modo non solo di ottimizzare la spesa e la qualità degli ospedali stessi ma anche il traffico cittadino ed extraurbano.
I dati utilizzati per questa tesi erano di tutti i pazienti della provincia di Pistoia (40.000 pazienti di un anno intero) ed il nostro problema consisteva nel capire in base a quali fattori i pazienti sceglievano un ospedale rispetto ad una altro (gli ospedali erano 15).
E’ interessante sapere che i modelli decisionali da noi utilizzati sfruttano il principio della massimizzazione dell’utilità delle alternative per ogni paziente.
Il paziente viene modellato in modo che scelga l’ospedale che abbia l’utilità massima fra quelli disponibili al momento in cui la scelta viene eseguita. Un modo per definire la funzione d’utilità consiste nel parametrizzare questa in termini di variabili indipendenti osservabili del paziente (sesso, età, lavoro, educazione, distanza, situazione sociale …) e tramite parametri sconosciuti i cui valori verranno stimati basandosi su campione significativo di pazienti che avevano già scelto l’ospedale nel passato.
Siccome in determinati esperimenti è risultato che lo stesso paziente posto più volte dinanzi allo stesso problema non sempre effettuava la stessa scelta e siccome in alcuni casi due o più pazienti con lo stesso insieme di ospedali da scegliere, attributi, caratteristiche socioeconomiche … facevano scelte diverse si è proceduto ad utilizzare la teoria della probabilità in modo da catturare in colui che è chiamato a fare la scelta le variazioni non osservabili dei gusti e degli attributi.
Si ipotizza sempre che l’individuo scelga l’alternativa con la più alta utilità, l’utilità non è nota con certezza all’analista ed è trattata da questi come una variabile aleatoria. Così la probabilità che un’alternativa sia scelta è definita come la probabilità che abbia la più alta utilità fra le varie alternative.
E’ stata applicata anche l’analisi di sensitività immaginando di allontanare ogni ospedale e vedere come questo fattore influiva sulla probabilità di scelta del paziente.
La seguente tesi potrebbe essere ulteriormente sviluppata se applicata ai dati dei pazienti di piu' province e/o regioni d'Italia ed utilizzando le soluzioni indicate nel capitolo 5 alla voce Conclusioni.
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