AFFILIAZIONE
althea italia s.p.a.
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Falvo Antonio
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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Falvo Antonio althea italia s.p.a.
Ing. Romano Vincenzo althea italia s.p.a.
Dr. Muto Vincenzo althea italia s.p.a.
Ing. Labate Vincenzo althea italia s.p.a.
Ing. Romano Vincenzo althea italia s.p.a.
Dr. Muto Vincenzo althea italia s.p.a.
Ing. Labate Vincenzo althea italia s.p.a.
AREA TEMATICA
Gestione delle tecnologie biomediche
ABSTRACT
Nel contesto della crescente digitalizzazione dei processi sanitari, il presente lavoro propone l’analisi, la progettazione e la sperimentazione di un sistema innovativo per la gestione delle richieste di intervento tecnico nel settore delle tecnologie biomediche, basato sull’integrazione di un chatbot alimentato da Intelligenza Artificiale.
L’iniziativa nasce con l’obiettivo di ottimizzare le attività di manutenzione correttiva dei dispositivi medici, attraverso un agente conversazionale in grado di interagire proattivamente con il personale clinico, operativo e tecnico, facilitando la raccolta strutturata delle segnalazioni e offrendo un primo livello di supporto tecnico. Il sistema si innesta all’interno di un framework preesistente per la gestione tecnica integrata, distinguendosi per la sua operatività continuativa (24/7), la capacità di ridurre i tempi di risposta, semplificare i flussi comunicativi e alleggerire il carico operativo sul personale. Automatizzando le fasi preliminari della segnalazione, il chatbot consente una raccolta più accurata dei dati tecnici, favorendo una diagnosi più rapida e puntuale delle anomalie riscontrate.
La progettazione si articola in due fasi, attualmente in corso e connesse: la prima, prototipale, ha portato allo sviluppo di una versione beta del chatbot, attualmente in fase di testing in ambiente controllato; la seconda, avviata in parallelo, prevede la sperimentazione sul campo in un contesto clinico reale, con l’obiettivo di valutarne l’efficacia operativa e identificare possibili ambiti di miglioramento.
I benefici attesi riguardano non solo l’incremento dell’efficienza nei processi manutentivi, ma anche la possibilità di standardizzare e valorizzare i dati raccolti, abilitando l’adozione di strategie di manutenzione predittiva, con ricadute positive sulla qualità del servizio e sulla riduzione dei tempi di fermo macchina. In prospettiva, il progetto prevede l’integrazione con infrastrutture IoT, l’estensione delle funzionalità multilingua e multimodali, e l’evoluzione del sistema in un assistente intelligente in grado di fornire supporto specialistico di secondo livello in tempo reale.
Il lavoro si rivolge a un’ampia platea di stakeholder, tra cui ingegneri clinici, responsabili della gestione tecnologica, direzioni sanitarie, sviluppatori di soluzioni di Intelligenza Artificiale in ambito healthcare, e ricercatori interessati all’innovazione tecnologica nella manutenzione delle apparecchiature biomediche.
L’iniziativa nasce con l’obiettivo di ottimizzare le attività di manutenzione correttiva dei dispositivi medici, attraverso un agente conversazionale in grado di interagire proattivamente con il personale clinico, operativo e tecnico, facilitando la raccolta strutturata delle segnalazioni e offrendo un primo livello di supporto tecnico. Il sistema si innesta all’interno di un framework preesistente per la gestione tecnica integrata, distinguendosi per la sua operatività continuativa (24/7), la capacità di ridurre i tempi di risposta, semplificare i flussi comunicativi e alleggerire il carico operativo sul personale. Automatizzando le fasi preliminari della segnalazione, il chatbot consente una raccolta più accurata dei dati tecnici, favorendo una diagnosi più rapida e puntuale delle anomalie riscontrate.
La progettazione si articola in due fasi, attualmente in corso e connesse: la prima, prototipale, ha portato allo sviluppo di una versione beta del chatbot, attualmente in fase di testing in ambiente controllato; la seconda, avviata in parallelo, prevede la sperimentazione sul campo in un contesto clinico reale, con l’obiettivo di valutarne l’efficacia operativa e identificare possibili ambiti di miglioramento.
I benefici attesi riguardano non solo l’incremento dell’efficienza nei processi manutentivi, ma anche la possibilità di standardizzare e valorizzare i dati raccolti, abilitando l’adozione di strategie di manutenzione predittiva, con ricadute positive sulla qualità del servizio e sulla riduzione dei tempi di fermo macchina. In prospettiva, il progetto prevede l’integrazione con infrastrutture IoT, l’estensione delle funzionalità multilingua e multimodali, e l’evoluzione del sistema in un assistente intelligente in grado di fornire supporto specialistico di secondo livello in tempo reale.
Il lavoro si rivolge a un’ampia platea di stakeholder, tra cui ingegneri clinici, responsabili della gestione tecnologica, direzioni sanitarie, sviluppatori di soluzioni di Intelligenza Artificiale in ambito healthcare, e ricercatori interessati all’innovazione tecnologica nella manutenzione delle apparecchiature biomediche.
