AFFILIAZIONE
ospedale policlinico san martino
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Saddemi Marcello
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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Saddemi Marcello ospedale policlinico san martino
Dr. Barberis Ilaria ospedale policlinico san martino
Dr. Casabona Francesca ospedale policlinico san martino
Ing. Grioni Andrea asst mantova
Dr. Mattera Michela ospedale policlinico san martino
Ing. Tognetti Michela ospedale policlinico san martino
Ing. Verbicaro Rita ospedale policlinico san martino
Dr. Barberis Ilaria ospedale policlinico san martino
Dr. Casabona Francesca ospedale policlinico san martino
Ing. Grioni Andrea asst mantova
Dr. Mattera Michela ospedale policlinico san martino
Ing. Tognetti Michela ospedale policlinico san martino
Ing. Verbicaro Rita ospedale policlinico san martino
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
Il presente progetto analizza la previsione di dotazione tecnologica innovativa per la gestione dei reparti di medicina interna in un nuovo padiglione del Policlinico San Martino, con l’obiettivo di creare una struttura all’avanguardia capace di rispondere alle esigenze sanitarie attuali e future. Il contesto demografico ligure, caratterizzato da un elevato indice di vecchiaia e una crescente incidenza di patologie croniche, comporta una maggiore domanda di assistenza sanitaria. Il Policlinico San Martino, principale ospedale regionale, si trova quindi a dover gestire uno scenario con un aumento di pazienti anziani con condizioni mediche complesse in un contesto di scarsità di risorse tra le quali quelle umane. Tra le tecnologie analizzate figurano i “letti intelligenti”, in grado di monitorare lo stato del paziente e del letto, potenzialmente riducendo il rischio di cadute. Sistemi di monitoraggio continuo, come “braccialetti intelligenti”, offrono la possibilità di rilevare parametri vitali in tempo reale e trasferire le informazioni alla cartella clinica elettronica. L’introduzione di “robot per la movimentazione di carichi” mira a ridurre il carico fisico sul personale e migliorare l’efficienza logistica. Gli “esoscheletri” sono considerati per supportare gli operatori sanitari nello svolgimento di attività pesanti, prevenendo disturbi muscolo-scheletrici. L’“Intelligenza Artificiale (AI) predittiva” per l’interpretazione del dato clinico di monitoraggio continuo è valutata per il suo potenziale nel migliorare la precisione diagnostica, personalizzare le terapie e ottimizzare l’allocazione delle risorse, portando a una significativa riduzione della degenza media e quindi con la possibilità di liberare più velocemente i posti letto per “scaricare” il Pronto Soccorso. Infine, il “Gemello Digitale” viene esplorato come modello virtuale per simulare scenari clinici e supportare le decisioni mediche. L’“analisi costi-benefici” ha fornito una quantificazione economica, evidenziando in alcuni casi un potenziale ritorno sull’investimento già nel breve periodo, in termini di riduzione dei costi, ottimizzazione delle risorse e riduzione dei tempi di degenza. Le “conclusioni” del progetto sottolineano come l’implementazione di un ospedale ad alta tecnologia possa portare a significativi vantaggi in termini di miglioramento della qualità delle cure, della soddisfazione del paziente e contribuendo anche alla riduzione dei tempi di degenza e del sovraffollamento.