AFFILIAZIONE
coevia sistemi srl
AUTORE PRINCIPALE
Ing. Chianese Raffaele
Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita
GRUPPO DI LAVORO
Ing. Chianese Raffaele coevia sistemi srl
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
Il progetto INSIGHT – Intelligent Systems for Healthcare Equipment Management – mira a innovare la gestione delle apparecchiature elettromedicali attraverso una piattaforma basata su Intelligenza Artificiale (AI). L’obiettivo è migliorare l’efficienza e la qualità dei servizi sanitari integrando IoT, algoritmi predittivi, realtà aumentata e stampa 3D.
INSIGHT esplora come l’AI e l’IoT ottimizzino la gestione dei dispositivi medici (DM). Gli obiettivi principali sono:
• Monitoraggio remoto delle apparecchiature per garantire interventi tempestivi;
• Manutenzione predittiva per prevenire fermi macchina;
• Ottimizzazione delle attività di manutenzione correttiva e preventiva;
• Gestione dei componenti di ricambio per il ripristino dei DM.
La manutenzione degli apparati elettromedicali si struttura in tre fasi:
1. Predizione del guasto: AIM-P utilizza algoritmi di machine learning e big data per effettuare analisi predittive e pianificare le attività di manutenzione. Grazie all’integrazione con Smart Device Stock (SDS), un sistema di stoccaggio intelligente, è possibile monitorare in tempo reale le scorte di ricambi e automatizzare il loro reintegro.
2. Diagnosi delle anomalie: Il Remote Diagnosis System Hub (RDS-HUB) monitora lo stato delle apparecchiature in tempo reale, identificando in anticipo le anomalie. I dati raccolti alimentano il Decision Support System (DSS), che fornisce raccomandazioni operative per ottimizzare la gestione delle risorse e la priorità degli interventi, aiutando gli operatori a risolvere le problematiche in modo rapido ed efficiente.
3. Gestione degli interventi: INSIGHT utilizza tecnologie come i 3D Twin Tools (3D2T) e la Augmented and Virtual Reality Technology (ARV-TECH). I 3D2T creano modelli digitali e stampano componenti di ricambio personalizzati, riducendo i tempi di approvvigionamento e ripristino del corretto funzionamento delle apparecchiature. L’ARV-TECH combina realtà aumentata e virtuale per offrire supporto remoto agli operatori, migliorando la formazione tecnica e semplificando le attività di manutenzione con istruzioni visive dettagliate.
Questo riduce i tempi di inattività, i costi di manutenzione e i rischi operativi, migliorando la sicurezza del paziente e la sostenibilità. Promuove proattività e centralizzazione delle apparecchiature elettromedicali, contribuendo alla trasformazione della Sanità 5.0 verso un sistema efficiente e interconnesso.
INSIGHT esplora come l’AI e l’IoT ottimizzino la gestione dei dispositivi medici (DM). Gli obiettivi principali sono:
• Monitoraggio remoto delle apparecchiature per garantire interventi tempestivi;
• Manutenzione predittiva per prevenire fermi macchina;
• Ottimizzazione delle attività di manutenzione correttiva e preventiva;
• Gestione dei componenti di ricambio per il ripristino dei DM.
La manutenzione degli apparati elettromedicali si struttura in tre fasi:
1. Predizione del guasto: AIM-P utilizza algoritmi di machine learning e big data per effettuare analisi predittive e pianificare le attività di manutenzione. Grazie all’integrazione con Smart Device Stock (SDS), un sistema di stoccaggio intelligente, è possibile monitorare in tempo reale le scorte di ricambi e automatizzare il loro reintegro.
2. Diagnosi delle anomalie: Il Remote Diagnosis System Hub (RDS-HUB) monitora lo stato delle apparecchiature in tempo reale, identificando in anticipo le anomalie. I dati raccolti alimentano il Decision Support System (DSS), che fornisce raccomandazioni operative per ottimizzare la gestione delle risorse e la priorità degli interventi, aiutando gli operatori a risolvere le problematiche in modo rapido ed efficiente.
3. Gestione degli interventi: INSIGHT utilizza tecnologie come i 3D Twin Tools (3D2T) e la Augmented and Virtual Reality Technology (ARV-TECH). I 3D2T creano modelli digitali e stampano componenti di ricambio personalizzati, riducendo i tempi di approvvigionamento e ripristino del corretto funzionamento delle apparecchiature. L’ARV-TECH combina realtà aumentata e virtuale per offrire supporto remoto agli operatori, migliorando la formazione tecnica e semplificando le attività di manutenzione con istruzioni visive dettagliate.
Questo riduce i tempi di inattività, i costi di manutenzione e i rischi operativi, migliorando la sicurezza del paziente e la sostenibilità. Promuove proattività e centralizzazione delle apparecchiature elettromedicali, contribuendo alla trasformazione della Sanità 5.0 verso un sistema efficiente e interconnesso.
