Un modello operativo di previsione dell’intelligenza artificiale sviluppato da Università dell’Hertfordshire I ricercatori mirano a migliorare l’efficienza delle risorse nel settore sanitario.
Le organizzazioni del settore pubblico spesso detengono grandi archivi di dati storici che non informano decisioni lungimiranti. Una partnership tra l’Università dell’Hertfordshire e gli enti sanitari regionali del Servizio Sanitario Nazionale affronta questo problema applicando l’apprendimento automatico alla pianificazione operativa. Il progetto analizza la domanda sanitaria per assistere i manager nelle decisioni riguardanti il personale, la cura dei pazienti e le risorse.
La maggior parte delle iniziative di intelligenza artificiale nel settore sanitario si concentrano sulla diagnostica individuale o sugli interventi a livello del paziente. Il team del progetto rileva che questo strumento mira invece alla gestione operativa a livello di sistema. Questa distinzione è importante per i leader che valutano dove implementare l’analisi automatizzata all’interno della propria infrastruttura.
Il modello utilizza cinque anni di dati storici per costruire le sue proiezioni. Integra parametri quali ricoveri, trattamenti, riammissioni, capacità di posti letto e pressioni sulle infrastrutture. Il sistema tiene conto anche della disponibilità della forza lavoro e dei fattori demografici locali tra cui età, sesso, etnia e deprivazione.
Iosif Mporas, professore di elaborazione dei segnali e apprendimento automatico presso l’Università dell’Hertfordshire, guida il progetto. Il team comprende due ricercatori post-dottorato a tempo pieno e continuerà lo sviluppo fino al 2026.
“Lavorando insieme al servizio sanitario nazionale, stiamo creando strumenti in grado di prevedere cosa accadrà se non verrà intrapresa alcuna azione e quantificare l’impatto di un cambiamento demografico regionale sulle risorse del servizio sanitario nazionale”, ha affermato il professor Mporas.
Utilizzo dell’intelligenza artificiale per le previsioni nelle operazioni sanitarie
Il modello produce previsioni che mostrano come potrebbe cambiare la domanda sanitaria. Modella l’impatto di questi cambiamenti a breve, medio e lungo termine. Questa capacità consente alla leadership di andare oltre la gestione reattiva.
Charlotte Mullins, Strategic Program Manager per NHS Herts e West Essex, ha commentato: “La modellazione strategica della domanda può influenzare tutto, dagli esiti dei pazienti, compreso l’aumento del numero di pazienti che vivono con patologie croniche.
“Utilizzato correttamente, questo strumento potrebbe consentire ai leader del servizio sanitario nazionale di prendere decisioni più proattive e consentire la realizzazione del piano decennale articolato all’interno del Central East Integrated Care Board come nostro documento strategico”.
La partnership del sistema di assistenza integrata dell’Università dell’Hertfordshire finanzia il lavoro, iniziato lo scorso anno. La sperimentazione del modello di intelligenza artificiale su misura per le operazioni sanitarie è attualmente in corso in ambito ospedaliero. La tabella di marcia del progetto prevede l’estensione del modello ai servizi comunitari e alle case di cura.
Questa espansione è in linea con i cambiamenti strutturali nella regione. L’Hertfordshire and West Essex Integrated Care Board serve 1,6 milioni di residenti e si sta preparando a fondersi con due enti vicini. Questa fusione creerà il Central East Integrated Care Board. La prossima fase di sviluppo incorporerà i dati di questa popolazione più ampia per migliorare l’accuratezza predittiva del modello.
L’iniziativa dimostra come i dati legacy possano favorire l’efficienza dei costi e mostra che i modelli predittivi possono informare le valutazioni “non fare nulla” e l’allocazione delle risorse in ambienti di servizi complessi come il servizio sanitario nazionale. Il progetto evidenzia la necessità di integrare varie fonti di dati – dal numero della forza lavoro alle tendenze sanitarie della popolazione – per creare una visione unificata per il processo decisionale.
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
