Quali sono le problematiche dei processi di acquisto nella Pubblica Amministrazione, e che impatto hanno? Quante volte il tema della definizione dei fabbisogni di farmaci ha avuto conseguenze economiche o ha causato ritardi e difficoltà di fornitura per i cittadini e gli utilizzatori finali?
Avere accesso a previsioni affidabili sul consumo di farmaci è essenziale e di fondamentale importanza per l'intero sistema sanitario, in particolare per il settore pubblico, senza trascurare le aziende produttrici, i pazienti e, soprattutto, gli enti appaltanti e le aziende sanitarie. Di conseguenza, ottimizzare l'efficienza e l'efficacia del processo di approvvigionamento potrebbe portare a vantaggi diffusi. Per questo motivo, è cruciale una collaborazione completa che possa portare a risultati futuri più desiderati, in una logica di miglioramento complessivo che coinvolga tutte le parti interessate e tutti gli stakeholder (con un approccio vantaggioso per tutti). Questo argomento viene affrontato non solo da un punto di vista qualitativo, attraverso discussioni e interviste, ma anche stabilendo basi quantitative solide, costruite attraverso l'analisi dei dati e lo sviluppo di modelli di simulazione. Questo permette di identificare e quantificare le criticità e le aree di miglioramento, costituendo potenzialmente la base per ulteriori analisi di scenario che permettano anche ad altre entità di migliorare la qualità dei propri processi di approvvigionamento e fornitura.

Lo studio è stato realizzato dal team di ricercatori dell'Healthcare Datascience LAB dell'Università Carlo Cattaneo LIUC, in collaborazione con Egualia, che ha supportato nel reperimento dei dati necessari per sviluppare il modello quantitativo. I dati riguardano le informazioni dal 1/1/2016 al 31/12/2021 dell'Agenzia Italiana del Farmaco - AIFA e dell'Information Hospital Service – IHS. L'analisi si è concentrata sui consumi di farmaci e sui volumi di fabbisogno espressi nei bandi di gara, focalizzandosi, in una fase preliminare, su tre principi attivi: Daptomicina, Midazolam e Pactlitaxel, analizzati a livello regionale. Lo studio si è svolto in due fasi:

• Fase descrittiva: identificazione della situazione attuale e analisi delle relative caratteristiche.
• Fase previsionale: previsione dello stato futuro del sistema, ovvero il fabbisogno di ciascuna regione per ciascun principio attivo.

L'analisi descrittiva ha permesso di individuare criticità e comportamenti frequenti nelle procedure di acquisto della Pubblica Amministrazione, mostrando forti scostamenti tra il consumo effettivo e le richieste di approvvigionamento in specifici momenti storici. Alcune situazioni evidenziano una sovrastima del fabbisogno, causando disagi alle aziende farmaceutiche. In altri contesti, si è riscontrata una sottostima del fabbisogno, costringendo le strutture sanitarie e ASL/ATS ad acquistare a costi maggiori fuori gara o all'estero, con una qualità inferiore della fornitura. Tuttavia, sono emersi anche esempi virtuosi, indicativi di contesti in cui le previsioni sono effettuate con tempismo e precisione. Per sviluppare il modello previsionale sono stati utilizzati i dati citati in precedenza, combinati con altri dati relativi alla prevalenza di patologie per ciascun principio attivo, alla dinamica demografica per ciascuna regione e al tasso di innovazione farmaceutica per ciascun principio attivo.

Come detto in precedenza, il modello proposto è stato testato sui principi attivi Daptomicina, Midazolam e Paclitaxel, ma potrebbe essere applicabile ad altri principi attivi con caratteristiche di mercato simili, previa calibrazione e raccolta dati. Il modello sviluppato è stocastico, per cui tiene conto della necessaria incertezza riguardo ai consumi futuri, che solo in parte possono essere previsti e hanno una variabilità intrinseca che non può essere modellata. Per questa ragione, i ricercatori ne hanno testato la bontà usando il metodo Monte Carlo, ovvero simulando centomila volte i risultati futuri per ciascuna coppia principio attivo e regione per l’ultimo anno in cui i dati erano disponibili, e osservando poi in quali casi il dato reale fosse compreso nell’intervallo di valori previsto. Si è osservato che circa il 90% delle osservazioni sono all’interno di questo intervallo, e quindi che il modello sia affidabile al 90%. Ciò potrebbe consentire ai decision-maker pubblici e privati di prendere decisioni con un grado di affidabilità maggiore rispetto allo status quo. La potenza previsionale del modello potrebbe anche essere superiore, poiché una parte dell’errore deriva dall’aver calibrato il modello su un periodo (2016-2020) influenzato da un evento disruptive come la pandemia da Covid-19.
Per visualizzare le previsioni di consumo dei tre principi attivi (con il tasso di affidabilità specificato in precedenza), i ricercatori hanno sviluppato una webapp che consentirà di stimare i consumi aggregati previsti (espressi in mg) per i due anni successivi per ogni singola regione e di ricevere un’indicazione relativa al numero ottimale di gare da bandire. Questo oggetto software sarà consultabile gratuitamente dagli enti appaltanti ragionali e dalle aziende farmaceutiche interessate a identificare futuri fabbisogni o dimensionare gli acquisti di gare future.
Lo studio si inserisce nel dialogo tra le parti su un tema di grande rilievo, proponendo una soluzione per ottimizzare la spesa sanitaria in un momento storico di difficoltà e carenza di risorse.