Una dimostrazione del potenziale d’uso dell’intelligenza artificiale a servizio del sistema sanitario pubblico, i cui primi risultati sono stati sono stati pubblicati sulla prestigiosa rivista scientifica inernazionale Nature Scientific Reports. Partendo dalle sole informazioni amministrative sulla storia clinica di un paziente, lo scopo del modello è di prevedere se e in quale struttura questo prenoterà un appuntamento.
«L’algoritmo analizza i dati pregressi dell'utenza per quanto riguarda le prestazioni sanitarie in regione Campania e tira fuori una predizione a medio e lungo termine del carico di lavoro delle singole strutture – spiega Francesco Piccialli, docente di computer science presso il dipartimento di matematica e applicazioni Renato Caccioppoli e coordinatore dello studio - Siamo in grado di dire da qui a una settimana, quindici giorni, quale sarà il numero di persone che andrà a prenotare una determinata prestazione in una data struttura».
In questo modo «è possibile andare a decongestionare particolari giornate o menti di picco - sottolinea il docente - e direzionare al meglio i cittadini all’interno delle molteplicità delle Asl con un notevole vantaggio per i cittadini e la comunità in termini di tempi di attesa».