{"id":13854,"date":"2025-05-22T10:32:43","date_gmt":"2025-05-22T08:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/efficientamento-dei-trasporti-intraospedalieri-con-lia\/"},"modified":"2025-06-04T14:23:22","modified_gmt":"2025-06-04T12:23:22","slug":"efficientamento-dei-trasporti-intraospedalieri-con-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/efficientamento-dei-trasporti-intraospedalieri-con-lia\/","title":{"rendered":"EFFICIENTAMENTO DEI TRASPORTI INTRAOSPEDALIERI CON L\u2019IA"},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\"<\/p>\n

AFFILIAZIONE<\/span><\/strong><\/p>\n

azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria<\/p>\n


\nAUTORE PRINCIPALE<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Bellini Roberta<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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login avvenuto<\/em><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Bellini Roberta<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria
\nDott.ssa Lenti Valentina<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria
\nDott.ssa Maan Tatiana<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria
\nDott. Zanelli Cristian<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria
\nDott.ssa Franceschetti Genny<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria
\nDott.ssa Gotta Viviana<\/strong> azienda ospedaliero-universitaria ss. antonio e biagio e c. arrigo di alessandria<\/p><\/div>\n

AREA TEMATICA<\/span><\/strong><\/p>\n

Applicazioni di intelligenza artificiale in sanit\u00e0<\/div>\n

ABSTRACT<\/span><\/strong><\/p>\n

PREMESSA
\nL\u2019Azienda Ospedaliero Universitaria di Alessandria (AOU) ha avviato, a partire dal 2019 (con una sospensione nel biennio della pandemia), una serie di progettualit\u00e0 volte ad individuare le criticit\u00e0 e i colli di bottiglia che generano ricadute in termini di eccessiva durata della degenza in ospedale con una serie di conseguenza negative, tra cui il sovraffollamento del PS a causa della coda di pazienti in attesa di posto letto (cd. boarding).
\nTra i diversi progetti \u00e8 stato avviato nel 2023 TOT-AL, nell\u2019ambito del bando NODES, che prevede l\u2019utilizzo di tecniche di process mining per misurare l\u2019efficienza dei percorsi dei pazienti e soprattutto la creazione di una soluzione algoritmica, grazie all\u2019intelligenza artificiale, per la programmazione automatizzata dei trasporti secondari, gi\u00e0 individuati come uno dei bottleneck del processo di dimissioni. <\/p>\n

OBIETTIVI DEL PROGETTO
\nRealizzazione di un prototipo per l\u2019ottimizzazione del traporto secondario attraverso l\u2019utilizzo dell\u2019intelligenza artificiale per l\u2019efficientamento del processo in termini di miglior pianificazione e minor ricorso a mezzi fuori dalla convenzione prevista (con ricadute economiche) definiti come \u201cmezzi extra\u201d.
\nL\u2019obiettivo finale \u00e8 l\u2019efficientamento della pianificazione dei trasporti grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale che faciliti il processo di uscita del paziente dall\u2019ospedale e riduca di conseguenza le degenze allungate dalla mancata disponibilit\u00e0 di mezzi per il trasporto stesso con effetti diretti anche sulle liste di attesa e sul sovraffollamento del PS e una riduzione dei costi.<\/p>\n

PIANO DI IMPLEMENTAZIONE
\nIl progetto ha una durata prevista di 18 mesi con conclusione nel 2025. Le fasi di implementazione previste sono:
\n1- (M 1-9) Costruire un pre-prototipo della soluzione di process mining in versione cloud-based.
\n2- (M 1-9) Studio degli algoritmi di planning e scheduling dei trasporti ospedalieri che dovranno svolgere il ruolo di assistente automatico alla gestione del processo al fine di incrementare l\u2019efficienza, sia in termini di tempi di trasporto che di utilizzo di risorse.
\n3- (M 6-15) Test degli algoritmi, integrazione nel prototipo, rilascio del prototipo<\/p>\n

INDICATORI DI MONITORAGGIO
\n1- Digitalizzazione del processo 100% eliminazione del cartaceo entro 30\/06\/2026
\n2- Riduzione utilizzo mezzi extra del 30% entro il 31\/12\/2026
\n3- DM 2026 \u2264 2025<\/p><\/div>\n

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