Pellegrini, Lorenzo
(2018)
Integrazione Architetturale di Personal Assistant Agent basati su modello BDI con Servizi Cognitivi: Un Caso di Studio in Ambito Ospedaliero.
[Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in
Ingegneria e scienze informatiche [LM-DM270] - Cesena
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Abstract
L’ambito sanitario è oggetto di cambiamenti legati alla pervasiva adozione di tecnologie informatiche in grado di supportare i processi legati alla gestione della sanità. Su questa strada vanno le iniziative inerenti agli Smart Hospital, che prevedono una informatizzazione degli ospedali e dei sistemi per la loro gestione. Questa pionieristica visione prevede che vengano messe in campo le più disparate tecniche informatiche con l’obiettivo di supportare l’operato del personale sanitario, specialmente per quanto concerne il processo decisionale e la gestione del flusso di lavoro. La tesi si inserisce nel contesto di Trauma Tracker, un progetto di Smart Hospital nato dalla collaborazione tra il Trauma Center dell’ospedale Maurizio Bufalini e la facoltà di Ingegneria e Scienze Informatiche dell’Università di Bologna, sede di Cesena. Scopo del progetto è quello di sviluppare un Personal Assistant Agent in grado di supportare i medici durante la gestione dei traumi. Tra di queste è presente la generazione di avvisi e suggerimenti il cui obiettivo è quello di guidare l’operato del Trauma Team richiamandone l’attenzione qualora venissero individuate situazioni anomale oppure opportunità circa azioni che è possibile intraprendere. In Trauma Tracker è attualmente presente un sistema per la generazione di avvisi basata su regole. Questo presenta una espressività limitata per cui si intende ampliare le capacità di ragionamento dell’Assistant al fine di considerare informazioni storiche mantenute nell’archivio delle pratiche. Tra le tecniche considerate a tal fine figurano il Machine Learning e il Cognitive Computing. L'obiettivo della tesi è quello di identificare e sviluppare un'estensione architetturale del Trauma Assistant Agent (TAA) in modo che possa integrare la generazione di avvisi basati su regole definite dagli esperti del dominio con la generazione di suggerimenti elaborati e forniti in modo asincrono da servizi cognitivi in rete, in continua interazione con il TAA.
Abstract
L’ambito sanitario è oggetto di cambiamenti legati alla pervasiva adozione di tecnologie informatiche in grado di supportare i processi legati alla gestione della sanità. Su questa strada vanno le iniziative inerenti agli Smart Hospital, che prevedono una informatizzazione degli ospedali e dei sistemi per la loro gestione. Questa pionieristica visione prevede che vengano messe in campo le più disparate tecniche informatiche con l’obiettivo di supportare l’operato del personale sanitario, specialmente per quanto concerne il processo decisionale e la gestione del flusso di lavoro. La tesi si inserisce nel contesto di Trauma Tracker, un progetto di Smart Hospital nato dalla collaborazione tra il Trauma Center dell’ospedale Maurizio Bufalini e la facoltà di Ingegneria e Scienze Informatiche dell’Università di Bologna, sede di Cesena. Scopo del progetto è quello di sviluppare un Personal Assistant Agent in grado di supportare i medici durante la gestione dei traumi. Tra di queste è presente la generazione di avvisi e suggerimenti il cui obiettivo è quello di guidare l’operato del Trauma Team richiamandone l’attenzione qualora venissero individuate situazioni anomale oppure opportunità circa azioni che è possibile intraprendere. In Trauma Tracker è attualmente presente un sistema per la generazione di avvisi basata su regole. Questo presenta una espressività limitata per cui si intende ampliare le capacità di ragionamento dell’Assistant al fine di considerare informazioni storiche mantenute nell’archivio delle pratiche. Tra le tecniche considerate a tal fine figurano il Machine Learning e il Cognitive Computing. L'obiettivo della tesi è quello di identificare e sviluppare un'estensione architetturale del Trauma Assistant Agent (TAA) in modo che possa integrare la generazione di avvisi basati su regole definite dagli esperti del dominio con la generazione di suggerimenti elaborati e forniti in modo asincrono da servizi cognitivi in rete, in continua interazione con il TAA.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Pellegrini, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Trauma Tracker,Smart Hospital,Cognitive Computing,Machine Learning,Sanità
Data di discussione della Tesi
22 Marzo 2018
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Pellegrini, Lorenzo
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Trauma Tracker,Smart Hospital,Cognitive Computing,Machine Learning,Sanità
Data di discussione della Tesi
22 Marzo 2018
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