Il progetto mira a rivoluzionare la gestione delle liste di attesa attraverso l’uso dell’Intelligenza Artificiale (IA) e del Machine Learning (ML). Il problema principale affrontato è la gestione inefficiente delle liste d’attesa, che porta a tempi di attesa prolungati e a una disparità nell’accesso alle cure. Il sistema esistente non è più adeguato per gestire il crescente numero di pazienti. La soluzione sviluppata considera altre dieci variabili come la natura della patologia (benigna o maligna), la presenza di complicanze, la disponibilità delle risorse operative, e il grado di fragilità del paziente. In questo modo, inoltre, le risorse ospedaliere possono essere dedicate a ridurre inefficienze e sprechi, migliorando l’efficienza operativa e offrendo una maggiore trasparenza. L’adozione di questa soluzione porterà a una significativa riduzione dei tempi di attesa, una migliore distribuzione delle risorse sanitarie e un accesso più equo alle cure.
L’UTILIZZO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE E DEL MACHINE LEARNING NELLA GESTIONE DELLE LISTE DI ATTESA DELLA SCDU UROLOGIA AOU SAN LUIGI GONZAGA DI ORBASSANO
DESCRIZIONE DEL PROGETTO
OBIETTIVI DELLA SOLUZIONE
Riduzione dei Tempi di Attesa: Ottimizzare la gestione delle liste d’attesa attraverso l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning per ridurre i tempi di attesa per visite e interventi chirurgici, garantendo un accesso più rapido alle cure.
Miglioramento dell’Efficienza Operativa: Riorganizzare in modo più efficiente le risorse ospedaliere, come personale medico e sale operatorie, utilizzando previsioni accurate e modelli predittivi per evitare sovraccarichi e sprechi.
Maggiore Equità e Trasparenza: Garantire criteri uniformi, equi e trasparenti nell’assegnazione delle risorse sanitarie.
Prevenzione del Sovraffollamento delle Liste: Gestire liste di attesa prevenendo il ristagno dei pazienti nelle classi meno urgenti ed evitare il superamento dei tempi limite per visite o interventi.
Scalabilità e Replicabilità: Testare il progetto pilota in un contesto reale con l’obiettivo di estendere la soluzione a tutto l’ospedale e successivamente in altre strutture sanitarie.
