Gli infermieri di terapia intensiva di HCA Healthcare, la più grande catena ospedaliera degli Stati Uniti, affermano che il sistema AI per la pianificazione dei turni, chiamato Timpani, non funziona come dovrebbe. Amber Retzloff, infermiera in Florida, ha chiesto cinquanta specifici turni di 12 ore nell’arco di quattro mesi, ma per più della metà delle volte si è ritrovata assegnati turni in giorni consecutivi. Secondo lei, il sistema ignora le richieste di giorni liberi, gli intervalli tra un turno e l’altro e la necessità di avere personale esperto nei giorni più impegnativi.
Le segnalazioni degli infermieri
Infermieri di almeno cinque strutture HCA hanno raccontato a WIRED che Timpani spesso assegna troppo poco personale, affida casi ad alta intensità assistenziale a dipendenti meno esperti e li costringe a scambiarsi i turni o a contestare i calendari più spesso di prima. Un’infermiera del Missouri ha detto di aver dovuto rimandare una visita medica perché il sistema le aveva assegnato una «giornata rossa», cioè un giorno che aveva espressamente chiesto di avere libero. Un’altra ha riferito che la probabilità di riuscire a scambiare un turno problematico è solo di circa il 50%.
La risposta dell’azienda
Harlow Sumerford, portavoce di HCA, afferma che le decisioni finali spettano ancora ai responsabili e che l’intelligenza artificiale serve ad abbinare le competenze giuste alle esigenze dei pazienti, tenendo conto delle preferenze del personale. Secondo i dati di HCA, Timpani, basato su Palantir Foundry, assegna turni in circa l’1% dei giorni che il personale aveva chiesto liberi. HCA afferma di aggiornare il sistema sulla base dei riscontri ricevuti, ma gli infermieri sostengono che i problemi persistono.
Perché conta
Per gli infermieri, il sistema comporta orari meno prevedibili, più stress e tempo speso a contestare i turni anziché a prendersi cura dei pazienti. Per i pazienti, équipe con personale insufficiente o non adeguatamente abbinato potrebbero ritardare le cure e compromettere la sicurezza. Le dichiarazioni dell’azienda sui guadagni di efficienza non sono state verificate e l’effetto reale sulla qualità dell’assistenza resta incerto.
