L’Assistenza Domiciliare Integrata (ADI) è un servizio chiave per garantire continuità assistenziale a pazienti fragili, cronici e post-acuti direttamente a domicilio. L’aumento della domanda, l’invecchiamento della popolazione e la maggiore complessità clinica rendono sempre più necessario usare in modo efficiente risorse limitate. Operativamente, l’ADI richiede decisioni quotidiane complesse e interdipendenti:
- assegnare gli infermieri ai pazienti
- pianificare i giri di visita (percorsi domiciliari)
- gestire flotta e mezzi, coordinando finestre temporali, priorità cliniche e continuità assistenziale
Gestire questo processo in modo manuale o con regole statiche porta facilmente a percorsi inefficienti, carichi sbilanciati e difficoltà di adattamento agli imprevisti. Serve quindi un approccio quantitativo e data-driven per ottimizzare congiuntamente routing e allocazione di personale e veicoli, mantenendo elevata qualità del servizio. L’implementazione è stata sviluppata nel contesto di una importante ASST (>1,1 Mln abitanti) avente due sedi per la gestione territoriale del servizio ADI, in forte espansione.
Approccio metodologico
Step 1: Modellazione integrata di assegnazione e routing
Il servizio ADI viene formalizzato come un problema integrato di:
- assegnazione infermiere–paziente,
- pianificazione dei percorsi con vincoli temporali (finestre di visita).
La giornata operativa è descritta tramite: localizzazione dei pazienti, durata delle prestazioni, finestre orarie, competenze richieste; le risorse tramite: turni, disponibilità veicoli, vincoli organizzativi. Questo rende misurabile e governabile un processo gestito in modo artigianale.
Step 2: Ottimizzazione e analisi di scenario per decisioni operative e strategiche
Sulla base della formalizzazione, si sviluppa un modello di ottimizzazione che:
- minimizza tempi/distanze di percorrenza,
- bilancia il carico tra operatori,
- rispetta vincoli e priorità.
Il modello, alimentato da dati reali, abilita sia la pianificazione quotidiana sia analisi di scenario (variazioni di domanda, risorse o flotta) a supporto di decisioni su dimensionamento e organizzazione.
Risultati
Riduzione dei tempi di percorrenza
Percorsi più efficienti, meno chilometri complessivi (-12%) e migliore utilizzo dei veicoli.
Migliore bilanciamento del carico di lavoro
Distribuzione più equa dei pazienti tra gli infermieri, riducendo sovraccarico e aumentando sostenibilità organizzativa.
Aumento della capacità di servizio a parità di risorse
Più visite giornaliere possibili con lo stesso numero di infermieri e veicoli, grazie a una pianificazione più efficiente (+8%-10%).
Maggiore resilienza operativa
Possibilità di ri-pianificazione in caso di urgenze o imprevisti (assenze, variazioni cliniche), mantenendo il rispetto delle finestre temporali.