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Tecniche di Intelligenza Artificiale e strumenti applicativi per la ripianificazione di sessioni riabilitative ospedaliere

Il processo di pianificazione della riabilitazione consiste nel pianificare le sessioni di fisioterapia riabilitativa per i pazienti, assegnando loro operatori adeguati in uno specifico intervallo di tempo di una giornata prestabilita, tenendo conto di diversi requisiti e ottimizzazioni, come le preferenze del paziente e il bilanciamento del lavoro degli operatori. Essere in grado di risolvere efficientemente tale problema è di massima importanza, in particolare a seguito della pandemia di COVID-19, che ha aumentato significativamente la necessità di attività riabilitativa.

Il problema è stato risolto con successo attraverso una soluzione a due fasi basata sull'Answer Set Programming (ASP). Questa tesi si concentra sul problema della riorganizzazione delle sessioni di riabilitazione, che entra in gioco quando la pianificazione originale non può essere attuata, per motivi che coinvolgono l'indisponibilità degli operatori e/o l'assenza dei pazienti. Vengono fornite delle soluzioni di riorganizzazione basate su ASP per entrambe le fasi, considerando diversi scenari.

I risultati degli esperimenti condotti su benchmark reali, forniti da ICS Maugeri, mostrano che anche il problema di riorganizzazione può essere risolto in modo soddisfacente. Infine, viene presentata un'applicazione web che supporta l'utilizzo della soluzione.

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Capitolo 1 Introduzione 1.1 Contesto e motivazioni La riabilitazione costituisce il terzo pilastro del sistema sanitario, accanto alla prevenzione e alla cura, per il completamento delle attività volte a tutelare la salute dei cittadini. La riabilitazione è un processo nel quale il paziente viene rieducato in modo che possa raggiungere nuovamente una certa autonomia in seguito a traumi, patologie, o interventi chirurgici. Le categorie dei pazienti trattati possono essere di tipo neurologico, ortopedi- co, o ambulatoriale. A tutto ciò al giorno d’oggi si aggiungono le problematiche legate al Covid-19. Esso può comportare conseguenze durature, rispetto alla gravità della malattia, oltre a mettere in secondo piano altri problemi sanitari; inoltre, i pazienti post-coronavirus potrebbero dover necessitare del trattamento riabilitativo, poichè il covid lascia anche delle conseguenze a livello neurologico. Un recente articolo [Cieza et al., 2020] stima che 2.45 miliardi di persone (una ogni tre al mondo) potrebbero avere bisogno della riabilitazione in un determinato momento, nel corso della loro vita; inoltre, i cambiamenti attuali di ca- rattere demografico e sanitario potrebbero portare questi numeri a salire: ciò indica quindi un’urgenza nell’attribuire priorità ai servizi di riabilitazione. Il riconoscimento precoce del bisogno di riabilitazione e l’inizio di quest’ultima possono ridurre i costi sanitari e la du- rata dell’ospitalizzazione, oltre a prevenire la disabilità [Stucki et al., 2005]. Da questo si comprende quanto sia importante anche la realizzazione di una pianificazione efficiente del processo di riabilitazione e che essa possa rispondere al verificarsi di eventi imprevisti, così che i pazienti possano beneficiarne senza ritardi e nel modo più efficace. I problemi a cui una struttura ospedaliera può andare incontro normalmente sono la man- canza improvvisa di personale medico, o problematiche relative agli orari in cui è possibile essere visitati per i pazienti. Per affrontare queste situazioni è necessario assegnare nuova- mente i pazienti agli operatori, o modificare gli orari delle sedute all’interno dell’agenda ospedaliera, tenendo conto di tutte le variabili e i vincoli in gioco. Attualmente questa serie 1

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Informazioni tesi

  Autore: Nicholas Nisopoli
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2020-21
  Università: Università degli studi di Genova
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Marco Maratea
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 74

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