EFFICIENTAMENTO DEI TRASPORTI INTRAOSPEDALIERI CON L’IA

PREMESSA
L’Azienda Ospedaliero Universitaria di Alessandria (AOU) ha avviato, a partire dal 2019 (con una sospensione nel biennio della pandemia), una serie di progettualità volte ad individuare le criticità 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).
Tra i diversi progetti è stato avviato nel 2023 TOT-AL, nell’ambito del bando NODES, che prevede l’utilizzo di tecniche di process mining per misurare l’efficienza dei percorsi dei pazienti e soprattutto la creazione di una soluzione algoritmica, grazie all’intelligenza artificiale, per la programmazione automatizzata dei trasporti secondari, già individuati come uno dei bottleneck del processo di dimissioni.

OBIETTIVI DEL PROGETTO
Realizzazione di un prototipo per l’ottimizzazione del traporto secondario attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per l’efficientamento del processo in termini di miglior pianificazione e minor ricorso a mezzi fuori dalla convenzione prevista (con ricadute economiche) definiti come “mezzi extra”.
L’obiettivo finale è l’efficientamento della pianificazione dei trasporti grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale che faciliti il processo di uscita del paziente dall’ospedale e riduca di conseguenza le degenze allungate dalla mancata disponibilità di mezzi per il trasporto stesso con effetti diretti anche sulle liste di attesa e sul sovraffollamento del PS e una riduzione dei costi.

PIANO DI IMPLEMENTAZIONE
Il progetto ha una durata prevista di 18 mesi con conclusione nel 2025. Le fasi di implementazione previste sono:
1- (M 1-9) Costruire un pre-prototipo della soluzione di process mining in versione cloud-based.
2- (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’efficienza, sia in termini di tempi di trasporto che di utilizzo di risorse.
3- (M 6-15) Test degli algoritmi, integrazione nel prototipo, rilascio del prototipo

INDICATORI DI MONITORAGGIO
1- Digitalizzazione del processo 100% eliminazione del cartaceo entro 30/06/2026
2- Riduzione utilizzo mezzi extra del 30% entro il 31/12/2026
3- DM 2026 ≤ 2025