AFFILIAZIONE
Azienda Sanitaria Provinciale di Siracusa
AUTORE PRINCIPALE
Dott. Ing. Pettignano Santo Michele
Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita
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GRUPPO DI LAVORO
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
La dimissione ospedaliera rappresenta uno dei principali colli di bottiglia organizzativi nei reparti per acuti: la produzione della documentazione clinica richiede tempi elevati, accresce il carico amministrativo, rallenta il turnover dei posti letto e può determinare omissioni documentali e sottocodifica rilevanti ai fini della corretta valorizzazione del ricovero.
Per rispondere a questa criticità, l’ASP di Siracusa ha sviluppato A.I.D.A. – AI Integrated Discharge Assistant, una piattaforma di supporto cognitivo che assiste il medico nella generazione di due output integrati: lettera di dimissione strutturata e proposta di codifica SDO/DRG. La soluzione adotta un paradigma neuro-simbolico basato su grafo clinico multidimensionale, regole esplicite e relazioni temporali tra diagnosi, procedure ed eventi del ricovero.
A differenza degli approcci puramente generativi, A.I.D.A. implementa un modello di strict grounding: ogni suggerimento è ancorato a evidenze documentali presenti nei referti disponibili; in assenza di riscontri sufficienti, il sistema segnala l’incertezza anziché generare contenuti non verificabili. L’intero processo segue una logica human-in-the-loop, con validazione finale obbligatoria del clinico e piena tracciabilità delle evidenze.
I risultati della sperimentazione in contesti ad alta complessità assistenziale sono significativi: i tempi di redazione si sono ridotti da 30–60 a 5–10 minuti per paziente, con un recupero stimato di oltre 17.500 ore annue su circa 21.000 dimissioni; oltre l’80% delle lettere è risultato prossimo alla firma con errori fattuali residuali. La proposta di codifica ha raggiunto exact match fino al 90% e F1-score fino a 0,92 nell’identificazione di CC/MCC.
Sviluppata in-house su infrastruttura modulare containerizzata e priva di vendor lock-in, A.I.D.A. è progettata per l’integrazione con i sistemi clinici esistenti e per la scalabilità verso altri contesti aziendali e regionali: un caso concreto di AI affidabile con impatto misurabile su efficienza operativa, qualità documentale e supporto alla codifica.
Per rispondere a questa criticità, l’ASP di Siracusa ha sviluppato A.I.D.A. – AI Integrated Discharge Assistant, una piattaforma di supporto cognitivo che assiste il medico nella generazione di due output integrati: lettera di dimissione strutturata e proposta di codifica SDO/DRG. La soluzione adotta un paradigma neuro-simbolico basato su grafo clinico multidimensionale, regole esplicite e relazioni temporali tra diagnosi, procedure ed eventi del ricovero.
A differenza degli approcci puramente generativi, A.I.D.A. implementa un modello di strict grounding: ogni suggerimento è ancorato a evidenze documentali presenti nei referti disponibili; in assenza di riscontri sufficienti, il sistema segnala l’incertezza anziché generare contenuti non verificabili. L’intero processo segue una logica human-in-the-loop, con validazione finale obbligatoria del clinico e piena tracciabilità delle evidenze.
I risultati della sperimentazione in contesti ad alta complessità assistenziale sono significativi: i tempi di redazione si sono ridotti da 30–60 a 5–10 minuti per paziente, con un recupero stimato di oltre 17.500 ore annue su circa 21.000 dimissioni; oltre l’80% delle lettere è risultato prossimo alla firma con errori fattuali residuali. La proposta di codifica ha raggiunto exact match fino al 90% e F1-score fino a 0,92 nell’identificazione di CC/MCC.
Sviluppata in-house su infrastruttura modulare containerizzata e priva di vendor lock-in, A.I.D.A. è progettata per l’integrazione con i sistemi clinici esistenti e per la scalabilità verso altri contesti aziendali e regionali: un caso concreto di AI affidabile con impatto misurabile su efficienza operativa, qualità documentale e supporto alla codifica.
