AIIC AWARDS 2022

I CHATBOT SVILUPPATI CON INTELLIGENZA ARTIFICIALE COME SUPPORTO ALL’ATTIVITÀ DI MANUTENZIONE DI DISPOSITIVI MEDICI

AFFILIAZIONE
althea italia

AUTORE PRINCIPALE
Ing. Romano Vincenzo

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GRUPPO DI LAVORO
Ing. Borgia Federica – università federico ii di napoli, napoli
Ing. Romano Vincenzo – althea italia, roma
Prof. Bifulco Paolo – università federico ii di napoli, napoli

AREA TEMATICA
Innovazione (processi, prodotti, servizi)

ABSTRACT
Il lavoro verte sull’evoluzione del sistema di ricezione/chiamata del servizio di gestione globale delle tecnologie biomediche, attraverso l’integrazione di un bot sviluppato mediante Intelligenza Artificiale, il
quale compito è di essere da supporto per l’attività di manutenzione correttiva e permettere una gestione da remoto del guasto verificatosi. Si è partiti, preliminarmente, da uno studio che pone le basi sul filone
conosciuto sotto il nome di “EBM, Evidence-based Medicine” e si è discusso circa l’analogia che si instaura tra il mondo della medica e quello dell’assistenza tecnica e del parallelismo che sussiste tra il medico, il
quale effettua un’anamnesi, seguita da una diagnosi ed infine sviluppa la terapia o cura particolareggiata per il paziente e il tecnico biomedico e l’elettromedicale.
L’analisi condotta è stata articolata in tre passi:
1) FASE DI AGGREGAZIONE : estrapolati dati di cinque commesse relativi alle correttive per un triennio 19-20-21 nell’ area della Regione Campania, si è organizzato questo in un singolo datawarehouse.
2) FASE DI STANDARDIZZAZIONE E NORMALIZZAZIONE DELLE RICHIESTE: attraverso key-words appropriate alla richiesta in arrivo si è normalizzato il guasto.
3) FASE DI STANDARDIZZAZIONE E NORMALIZZAZIONE DELLE RISOLUZIONI: le risoluzioni scelte dopo un’analisi sono gli input da inserire come trigger per il bot.
Si è effettuata un’analisi costo/beneficio su piattaforme sviluppatrici dei Conversational AI Agents e si è integrato il bot attraverso l’app di Power Virtual Agents, costruendo più esempi basati sui dati ricavati
dall’analisi suddetta. Il lavoro termina proponendo una serie di benefici introdotti dal sistema intelligente ed attribuibili: al sistema sanitario, all’azienda erogatrice del servizio, all’utente richiedente e al paziente
a cui le prestazioni sono rese disponibili, grazie alla tempestiva risoluzione.

 

 

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