{"id":7368,"date":"2023-04-21T13:02:43","date_gmt":"2023-04-21T11:02:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/ai-a-supporto-della-gestione-dellingegneria-clinica-sperimentazione-per-la-programmazione-automatizzata-del-piano-manutentivo-e-della-definizione-del-piano-di-sostituzione-del-parco-apparecchiature\/"},"modified":"2023-04-21T13:02:43","modified_gmt":"2023-04-21T11:02:43","slug":"ai-a-supporto-della-gestione-dellingegneria-clinica-sperimentazione-per-la-programmazione-automatizzata-del-piano-manutentivo-e-della-definizione-del-piano-di-sostituzione-del-parco-apparecchiature","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/ai-a-supporto-della-gestione-dellingegneria-clinica-sperimentazione-per-la-programmazione-automatizzata-del-piano-manutentivo-e-della-definizione-del-piano-di-sostituzione-del-parco-apparecchiature\/","title":{"rendered":"AI A SUPPORTO DELLA GESTIONE DELL’INGEGNERIA CLINICA: SPERIMENTAZIONE PER LA PROGRAMMAZIONE AUTOMATIZZATA DEL PIANO MANUTENTIVO E DELLA DEFINIZIONE DEL PIANO DI SOSTITUZIONE DEL PARCO APPARECCHIATURE"},"content":{"rendered":"
\n
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\"\"\"\" <\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span>
\n<\/strong>politecnico di milano<\/p>\n

AUTORE PRINCIPALE<\/span>
\n<\/strong>Ing. Ignoranza Ida<\/p>\n

\nVALUTA IL CHALLENGE<\/span><\/strong>[ratingwidget]<\/p>\n<\/div>\n

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<\/a><\/p>\n

GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong>
\nIng. Ignoranza Ida<\/strong> – politecnico di milano, milano<\/i>
Ing. Campo Matteo<\/strong> – politecnico di milano, milano<\/i>
Ing. Cravero Silvio<\/strong> – asst fatebenefratelli sacco, milano<\/i> <\/p>\n

AREA TEMATICA<\/span>
\n<\/strong>Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/p>\n

ABSTRACT<\/span>
\n<\/strong>Con l’aumentare del costo e della complessit\u00e0 delle apparecchiature mediche, i professionisti in materia \u201cHealthcare Technology Management\u201d (HTM) dell\u2019Ingegneria Clinica, hanno sempre pi\u00f9 bisogno di strumenti per monitorare la manutenzione e l’ubicazione dei dispositivi medici di uso comune allocati nell\u2019ambiente ospedaliero. Tuttavia, i sistemi computerizzati di gestione della manutenzione – ampiamente utilizzati negli ospedali \u2013 oggigiorno, non sono progettati per fornire al servizio di Ingegneria Clinica, una visione dettagliata ed automatizzata del piano manutentivo e del parco apparecchiature.
\nIn questo caso, l’applicazione dell’intelligenza artificiale (Artificial Intelligence – AI) pu\u00f2 rivoluzionare il sistema di gestione dell\u2019Ingegneria Clinica con l\u2019obiettivo di contribuire a migliorarne l’efficienza, automatizzando le attivit\u00e0 di routine, riducendo i costi relativi e assistendo i professionisti nel loro processo decisionale.
\nIl processo di analisi di AI avviene utilizzando i dati macchina raccolti attraverso il software di gestione delle apparecchiature biomediche operative presso i Presidi con l\u2019intento della realizzazione di due principali obiettivi.
\nL\u2019obiettivo primario \u00e8 quello di riuscire a fornire periodicamente e automaticamente, un piano manutentivo agli HTM Professionals, sulla base delle segnalazioni dei problemi relativi ai dispositivi medici. L\u2019AI diventa quindi fondamentale, per realizzare una classifica delle tipologie di guasti delle apparecchiature mediche ordinando e orientando le priorit\u00e0 di intervento manutentivo. Tale ranking, viene effettuato dall\u2019AI, sulla base di determinate informazioni riguardanti ove possibile la segnalazione del device e considerando i Key Performance Indicators (KPIs) prefissati dall\u2019 ASST Fatebenefratelli-Sacco.<\/p>\n

Seguendo il medesimo workflow dell\u2019AI potremmo definire un\u2019ulteriore obiettivo inerente la definizione del piano di sostituzione e ammodernamento tecnologico seguendo la logica del tipo \u201cDisinvestement for Investment\u201d.
\nTuttavia infine, i dati macchina potrebbero includere anche i flussi di dati raccolti in remoto e automaticamente da pi\u00f9 sorgenti e in particolar modo da vari brand multivendor di apparecchiature biomediche, testando le potenzialit\u00e0 dell\u2019AI di piattaforme per uso consumer.<\/p>\n

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