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Materiali per la ricerca e l'approfondimento

N. 123 (2022)

La digitalizzazione dei servizi di supporto in sanità. L’esperienza di ESTAR

DOI
https://doi.org/10.3280/mesa2022-123oa15603
Inviata
marzo 13, 2023
Pubblicato
2023-05-09

Abstract

Il lavoro analizza il percorso di digitalizzazione dell’ente di supporto tecnico amministrativo della Toscana (ESTAR) mediante lo studio di tre settori: reclutamento del personale, acquisizione beni e servizi, logistica del farmaco. Ciò che risulta importante evidenziare è che la digitalizzazione rappresenta una scelta strategica di ESTAR che ha costituito l’occasione per una revisione degli assetti organizzativi e dei processi gestionali, soprattutto quelli trasversali a più Dipartimenti, presupposto fondamentale per utilizzare appieno le potenzialità offerte dalla digitalizzazione come dimostrato dai risultati ottenuti.
La pandemia, se da un lato ha costituito un fattore di stress per il settore sanitario, a tutti i livelli, dall’altro ha incentivato l’utilizzo delle tecnologie digitali.
Il PNRR costituisce ulteriore elemento di spinta, proficuamente utilizzabile se è chiara e definita la direzione strategica che deve essere seguita. La scelta di centralizzare certe funzioni, se all’inizio è stata prevalentemente ispirata dall’obiettivo di ottenere “risparmi” sulla spesa, successivamente si è consolidata con l’esigenza di gestire un’ingente mole di risorse e di elevare la qualità dei servizi prestati da ESTAR.

Riferimenti bibliografici

  1. Argento D., Grossi G., Jääskeläinen A., Servalli S., Suomala P. (2020). Governmentality and performance for the smart city?. Accounting, Auditing and Accountability Journal, 33(1): 204-232.
  2. Armeni P., Costa F., Milano C., Segantin G. (2022). Digitalizzazione nelle tecnologie per la salute: impatto sui livelli di governo del SSN. In: Cergas Bocconi (a cura di). Rapporto OASI 2022. Milano: Egea.
  3. Avolio M. (2021). Sanità digitale, l’impatto della data driven governance: lo scenario. Agenda Digitale Network Digital 360. -- https://www.agendadigitale.eu/sanita/sanita-digitale-limpatto-della-data-driven-governance-lo-scenario/.
  4. Baldwin A.A., Brown C.E., Trinkle B.S. (2006). Opportunities for artificial intelligence development in the accounting domain: The case for auditing. Intelligent Systems in Accounting, Finance & Management: International Journal, 14(3): 77-86.
  5. Christensen T., Lægreid P. (2020). Balancing governance capacity and legitimacy: how the Norwegian government handled the COVID‐19 crisis as a high performer. Public Administration Review, 80(5): 774-779.
  6. Cusumano N., Vecchi V., Callea G., Amatucci F., Brusoni M., Longo F. (2021). Acquisti sanitari: la pandemia e il consolidamento del mercato. L’urgenza di traiettorie evolutive. In: Cergas Bocconi (a cura di). Rapporto OASI 2021. Milano: Egea.
  7. Davenport T.H. (1994). Innovazione dei processi. Milano: FrancoAngeli.
  8. Davenport T.H. (2018). From analytics to artificial intelligence. Journal of Business Analytics, 1(2): 73-80.
  9. de Sousa W.G., de Melo E.R.P., Bermejo P.H.D.S., Farias R.A.S., Gomes A.O. (2019). How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda. Government Information Quarterly, 36(4).
  10. Desouza K. C., Dawson G. S. e Chenok D. (2020). Designing, developing, and deploying artificial intelligence systems: Lessons from and for the public sector. Business Horizons, 63(2): 205-213.
  11. Del Bene L., Sanna G.A. (2020). Metodologia e Criticità della Contabilità Analitica nelle Aziende Sanitarie. Management control, 2.
  12. Dobrolyubova E. (2021). Measuring Outcomes of Digital Transformation in Public Administration: Literature Review and Possible Steps Forward. NISPAcee Journal of Public Administration and Policy, 14(1): 61-86. https://doi.org/10.2478/nispa-2021-0003.
  13. Eisenhardt K.M., Graebner M.E. (2007). Theory building from cases: opportunities and challenges. Academy of Management Journal, 50(1): 25-32.
  14. Fattore G. (2005). Metodi di ricerca in economia aziendale. Milano: Egea.
  15. Löfving L., Kamuf V., Heleniak T., Weck S., Norlén G. (2021a). Can digitalization be a tool to overcome spatial injustice in sparsely populated regions? The cases of Digital Västerbotten (Sweden) and Smart Country Side (Germany). European Planning Studies, 29(1): 1-18.
  16. Löfving Gupta S., Wijk K., Warner G., Sarkadi A. (2021b). Readiness of Allied Professionals to Join the Mental Health Workforce: A Qualitative Evaluation of Trained Lay Trauma Counsellors’ Experiences When Refugee Youth Disclose Suicidal Ideation. Int. J. Environ. Res. Public Health, 18, 1486. doi: 10.3390/ijerph18041486.
  17. Ministero della Salute (2022). Portale PNRR. -- https://www.pnrr.salute.gov.it/portale/pnrrsalute/homePNRRSalute.jsp.
  18. Mora L., Deakin M. (2019). Untangling Smart Cities: From utopian dreams to innovation systems for technology-enabled urban sustainability. Amsterdam: Elsevier.
  19. O’Reilly T. (2011). Government as a Platform. Innovations: Technology, Governance, Globalization, 6(1): 13-40. DOI: 10.1162/INOV_a_00056.
  20. Ros F., Kush R., Friedman C., Zorzo E.G., Corte P.R., Rubin J.C., Sanchez B., Stocco P., Van Houweling D. (2021). Addressing the Covid-19 pandemic and future public health challenges through global collaboration and a data-driven systems approach. Learning health system, 5(1), January.
  21. Scapens R.W. (1990). Research management accounting practice: the role of case study methods. British Accounting Review, 22(3): 259-281.
  22. Secinaro S., Calandra D., Secinaro A. et al. (2021). The role of artificial intelligence in healthcare: a structured literature review. BMC Med Inform Decis Mak, 21, 125. doi: 10.1186/s12911-021-01488-9.
  23. Spicer Z., Goodman N., Olmstead N. (2021). The frontier of digital opportunity: Smartcity implementation in small, rural and remote communities in Canada. Urban Studies, 58(3): 535-558.
  24. Sun T.Q.,, Medaglia R. (2019). Mapping the challenges of artificial Intelligence in the public sector: Evidence from public healthcare. Government Information Quarterly, 36(2): 368-383.
  25. Teixeira R., Afonso F., Oliveira B., Machado J., Abelha A., Santos M.F., Portela F. (2015). Decision support in e-government – a pervasive business intelligence approach. In: New contributions in information systems and technologies (pp. 155-166). New York: Springer.
  26. Torrico P., Franchi P., Volpini R., Pestelli N., Iannucci S. (2016). Applicazioni del lean management alle procedure di gara sopra soglia: l’esperienza ESTAR. Mecosan, 100: 77-99.
  27. Varda D.M. (2011). Data-Driven Management Strategies in Public Health Collaboratives. Journal of Public Health Management and Practice, 17(2): 122-132.
  28. Visvizi A. (2021). Artificial Intelligence (AI): Explaining, Querying, Demystifying. In: Visvizi A., Bodziany M. (Eds.). Artificial intelligence and its contexts. Cham: Springer.
  29. Vona R., Di Paola N. (2015). Lean thinking in sanità: il caso della logistica degli approvvigionamenti e della distribuzione ospedaliera dei farmaci. Mecosan, 91: 105-122.
  30. West D.M. (2004). E‐government and the transformation of service delivery and citizen attitudes. Public administration review, 64(1): 15-27. doi: 10.1111/j.1540-6210.2004.00343.
  31. Yin R.K. (2003). Case study research, 3rd edition. Sage: Thousand Oaks.

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