{"id":13856,"date":"2025-05-22T10:32:43","date_gmt":"2025-05-22T08:32:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/sviluppo-di-un-modello-basato-su-reti-neurali-per-la-valutazione-dellobsolescenza-di-dispositivi-elettromedicali\/"},"modified":"2025-06-04T14:23:31","modified_gmt":"2025-06-04T12:23:31","slug":"sviluppo-di-un-modello-basato-su-reti-neurali-per-la-valutazione-dellobsolescenza-di-dispositivi-elettromedicali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.convegnonazionaleaiic.it\/sviluppo-di-un-modello-basato-su-reti-neurali-per-la-valutazione-dellobsolescenza-di-dispositivi-elettromedicali\/","title":{"rendered":"SVILUPPO DI UN MODELLO BASATO SU RETI NEURALI PER LA VALUTAZIONE DELL’OBSOLESCENZA DI DISPOSITIVI ELETTROMEDICALI"},"content":{"rendered":"
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\"\"\"\"<\/p>\n

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

hospital consulting spa<\/p>\n


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

Ing. Vescovo Giulio<\/p>\n

VALUTA IL CHALLENGE
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Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita<\/em><\/div>\n
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GRUPPO DI LAVORO<\/span><\/strong><\/p>\n

Ing. Vescovo Giulio<\/strong> hospital consulting spa<\/p><\/div>\n

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

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

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

Il progetto si pone come scopo l\u2019analisi di diversi modelli presenti in letteratura per valutare l\u2019obsolescenza dei dispositivi medici e la loro priorit\u00e0 di sostituzione calcolata attraverso dei parametri indicativi della condizione dell\u2019apparecchio.
\nIn seguito all\u2019analisi di diversi articoli scientifici, vengono scelti tre modelli basati su un numero variabile di parametri e con algoritmi e metodi di calcolo differenti ed applicati al medesimo contesto, ovvero i dispositivi elettromedicali in dotazione ad una Azienda Ospedaliera del Veneto. Per ogni apparecchio presente in azienda viene calcolato l\u2019output dei tre modelli utilizzando i parametri proposti. In seguito, vengono applicate delle soglie ai valori ottenuti di IPS (indice di priorit\u00e0 di sostituzione) per determinare se ciascun apparecchio viene classificato come \u201cObsoleto\u201d, \u201cDa approfondire\u201d o \u201cNon Obsoleto\u201d.
\nI differenti risultati nella classificazione basata sui tre modelli sono attribuibili ai diversi parametri utilizzati e alle diverse soglie applicate per la classificazione, che rendono un modello pi\u00f9 o meno selettivo.
\nViene successivamente creato un algoritmo che permette di unire il risultato dato dai tre modelli per ciascun apparecchio, ottenendo una classificazione in quattro fasce d\u2019urgenza: \u201cMassima\u201d, \u201cMedia\u201d, \u201cMinima\u201d e \u201cNessuna\u201d.
\nLa classificazione ottenuta grazie a questo algoritmo viene utilizzata come base per l\u2019addestramento di una rete neurale, che consente di valutare una possibile applicazione delle reti al contesto della priorit\u00e0 di sostituzione dei dispositivi elettromedicali.
\nLa rete neurale riceve come input tutti i parametri utilizzati dai diversi modelli, inseriti senza pesi o coefficienti, e predice la classe di urgenza in cui \u00e8 stato classificato il dispositivo in seguito all\u2019utilizzo dell\u2019algoritmo.
\nL\u2019utilizzo di una rete neurale introduce della variabilit\u00e0 ma, poich\u00e9 supportata da una buona accuratezza e pochi errori giustificati, permette di semplificare il processo per eventuali utilizzi futuri e diverse applicazioni.
\nI risultati ottenuti dalla rete vengono esaminati attraverso una valutazione delle metriche ottenute e con l\u2019ausilio di librerie di Python quali SHAP e Alibi, verificando l’effetto dei parametri forniti in input sulla classificazione ottenuta in output.<\/div>\n

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