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Schedulazione degli slot operatori elettivi soggetta ai vincoli di capacità della terapia intensiva post-operatoria

Stefania Pinna

Schedulazione degli slot operatori elettivi soggetta ai vincoli di capacità della terapia intensiva post-operatoria.

Rel. Federico Della Croce Di Dojola. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale, 2024

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Abstract:

Il Servizio Sanitario Nazionale viene notoriamente criticato per gli sprechi di risorse e per la cattiva gestione delle liste d'attesa dirottando una sensibile parte di pazienti verso le strutture private e venendo meno al dettato costituzionale che garantisce l'universalità delle cure gratuite. Da questi presupposti nasce l'esigenza di migliorare l'utilizzo delle risorse ospedaliere, comunque presenti, al fine di invertire l'attuale paradigma. In quest'ottica sono stati proposti nuovi algoritmi di schedulazione per le sale operatorie elettive, con l'obiettivo di massimizzare l'utilizzo delle risorse, di ridurre i tempi di attesa dei pazienti e di migliorare complessivamente l'efficienza del blocco operatorio dell'ospedale di Sassari. Le nuove metodologie di ottimizzazione sono supportate dall'utilizzo di solver di programmazione e consentono, in modo semi-autonomo e real time, di allocare nelle diverse sale operatorie i pazienti in attesa di essere sottoposti a pratiche chirurgiche, tenendo conto di molteplici vincoli e obiettivi, tra cui la capacità delle sale operatorie, le priorità dei pazienti, le competenze del personale medico e le esigenze di attrezzature specializzate. Il vincolo più stringente e osservato è relativo ai posti letto disponibili nella terapia intensiva post-operatoria TIPO che, per loro natura e per numero necessitano di livelli di efficientamento elevati. In conclusione, attraverso il confronto degli output ottenuti è stata dimostrata l'efficacia delle soluzioni fornite rispetto ai metodi di schedulazione tradizionali, evidenziando significativi miglioramenti in termini di utilizzo delle risorse.

Relators: Federico Della Croce Di Dojola
Academic year: 2023/24
Publication type: Electronic
Number of Pages: 96
Subjects:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Gestionale
Classe di laurea: New organization > Master science > LM-31 - MANAGEMENT ENGINEERING
Aziende collaboratrici: AZIENDA OSPEDALIERO UNIVERSITARIO DI SASSARI
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/31165
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