AFFILIAZIONE
s.c. ingegneria clinica – fondazione irccs ca’ granda ospedale maggiore policlinico
AUTORE PRINCIPALE
Dott.ssa Ignoranza Ida
Registrazione obbligatoria. Una valutazione consentita
GRUPPO DI LAVORO
Ing. Cravero Silvio asst fatebenefratelli-sacco
Ing. Cassoli Paolo s.c. ingegneria clinica – fondazione irccs ca’ granda ospedale maggiore policlinico
Ing. Cassoli Paolo s.c. ingegneria clinica – fondazione irccs ca’ granda ospedale maggiore policlinico
AREA TEMATICA
Applicazioni di intelligenza artificiale in sanità
ABSTRACT
L’Ingegneria Clinica si trova attualmente a fronteggiare sfide sempre più pressanti nella gestione avanzata delle apparecchiature medicali all’interno delle strutture sanitarie.
L’incessante incremento dei costi di gestione, l’aumento della complessità ed eterogeneità delle apparecchiature e la crescente pressione verso l’aumento della produttività, innescano tangibili tensioni che si riverberano anche sui sistemi di gestione della manutenzione CMMS. Per fronteggiare queste sfide, è necessario che i CMMS in uso implementino meccanismi evoluti finalizzati a migliorare automazione ed accuratezza di elaborazione, ai fini di una migliore pianificazione della manutenzione e della sostituzione del parco macchine aziendale.
In risposta a queste sfide, emerge la proposta audace di sfruttare la potenza dell’Intelligenza Artificiale (IA) per un radicale cambio di paradigma nella gestione dell’Ingegneria Clinica.
In questo caso, l’IA si profila come strumento chiave per potenziare l’efficienza operativa, automatizzare le attività di routine, ridurre i costi ed assistere i professionisti nel loro processo decisionale, attingendo dati dai dispositivi medici.
Un applicativo pilota basato su IA è stato impiegato sui dati macchina raccolti attraverso due differenti software di gestione delle apparecchiature biomediche operative presso i presidi milanesi dell’ASST Fatebenefratelli-Sacco e Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico, con l’intento di realizzare due obiettivi.
In primo luogo, si prevede che l’IA in questione generi autonomamente piani strategici di manutenzione per i professionisti dell’Ingegneria Clinica basandosi su rapporti dettagliati sul malfunzionamento dei dispositivi. Per raggiungere questo obiettivo, l’IA adotta un approccio discernente, dando priorità alla manutenzione in base a informazioni specifiche e a un insieme di indicatori chiave di prestazione (KPIs) meticolosamente elaborati.
In secondo luogo, l’impiego dell’IA si estende alla formulazione di piani per la sostituzione degli strumenti e ammodernamento tecnologico seguendo la logica del tipo “Disinvestement for Investment”.
La scalabilità del sistema così ideato permette quindi l’implementazione ad un ampio spettro di contesti sanitari. Tale forma di IA, si configura quindi, non solo come una soluzione indipendente, ma come una forza dinamica e integrativa pronta a incidere in modo significativo e migliorare le strategie di gestione sanitaria sia a livello micro che macro.
L’incessante incremento dei costi di gestione, l’aumento della complessità ed eterogeneità delle apparecchiature e la crescente pressione verso l’aumento della produttività, innescano tangibili tensioni che si riverberano anche sui sistemi di gestione della manutenzione CMMS. Per fronteggiare queste sfide, è necessario che i CMMS in uso implementino meccanismi evoluti finalizzati a migliorare automazione ed accuratezza di elaborazione, ai fini di una migliore pianificazione della manutenzione e della sostituzione del parco macchine aziendale.
In risposta a queste sfide, emerge la proposta audace di sfruttare la potenza dell’Intelligenza Artificiale (IA) per un radicale cambio di paradigma nella gestione dell’Ingegneria Clinica.
In questo caso, l’IA si profila come strumento chiave per potenziare l’efficienza operativa, automatizzare le attività di routine, ridurre i costi ed assistere i professionisti nel loro processo decisionale, attingendo dati dai dispositivi medici.
Un applicativo pilota basato su IA è stato impiegato sui dati macchina raccolti attraverso due differenti software di gestione delle apparecchiature biomediche operative presso i presidi milanesi dell’ASST Fatebenefratelli-Sacco e Fondazione IRCCS Ca’ Granda Ospedale Maggiore Policlinico, con l’intento di realizzare due obiettivi.
In primo luogo, si prevede che l’IA in questione generi autonomamente piani strategici di manutenzione per i professionisti dell’Ingegneria Clinica basandosi su rapporti dettagliati sul malfunzionamento dei dispositivi. Per raggiungere questo obiettivo, l’IA adotta un approccio discernente, dando priorità alla manutenzione in base a informazioni specifiche e a un insieme di indicatori chiave di prestazione (KPIs) meticolosamente elaborati.
In secondo luogo, l’impiego dell’IA si estende alla formulazione di piani per la sostituzione degli strumenti e ammodernamento tecnologico seguendo la logica del tipo “Disinvestement for Investment”.
La scalabilità del sistema così ideato permette quindi l’implementazione ad un ampio spettro di contesti sanitari. Tale forma di IA, si configura quindi, non solo come una soluzione indipendente, ma come una forza dinamica e integrativa pronta a incidere in modo significativo e migliorare le strategie di gestione sanitaria sia a livello micro che macro.
