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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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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