L'organizzazione dei servizi di assistenza è un compito complesso e occorre molta pianificazione per garantire che funzionino senza intoppi. Sviluppato da adiutaByte, un progetto spin-off del Fraunhofer Institute for Algorithms and Scientific Computing SCAI, adiuta.PLAN è un pacchetto software in grado di creare automaticamente piani e tenere conto di variabili come i livelli di traffico e le condizioni meteorologiche in tempo reale. Il software mantiene inoltre aggiornati i piani per tenere conto di altri fattori come la disponibilità del personale. I suoi algoritmi innovativi forniscono il rimedio perfetto per la grave carenza di risorse assistenziali.

Ogni giorno, le aziende producono piani manuali che vengono poi adattati nel corso della giornata, costando una notevole quantità di tempo e fatica. Potrebbe essere un elenco di servizi per un ospedale, pianificazione della flotta per una società di consegna pacchi, pianificazione dello scaffale in un magazzino, o addirittura un elenco di servizi per l'assistenza ambulatoriale. In questo caso, il prestatore di servizi di assistenza deve fare del suo meglio per distribuire il lavoro tra gli assistenti in servizio. Sebbene ci siano già strumenti sul mercato per aiutare gli operatori sanitari con questo compito che richiede tempo, nessuno di loro è in grado di monitorare se il roster del servizio è effettivamente fattibile dopo che il piano è stato fatto. Quello che non riescono a offrire è una soluzione in grado di generare e ottimizzare automaticamente i piani. Questo è il vuoto colmato da adiutaByte, un progetto spin-off di Fraunhofer SCAI, e il suo software adiuta.PLAN, che risolve complessi problemi di ottimizzazione con nuovi approcci algoritmici, supportare gli operatori sanitari nella pianificazione quotidiana dei percorsi assistenziali e aiutarli ad assegnare gli accompagnatori ai pazienti. Anche settori come la logistica e la gestione del magazzino trarranno vantaggio dalla soluzione.

Attualmente quattro persone lavorano nel team di adiutaByte. Lo spin-off è previsto per la prima metà del 2019, e sta ricevendo finanziamenti dalla Fraunhofer-Gesellschaft nell'ambito del programma Fraunhofer INNOVATOR e tramite Fraunhofer Venture. Il leader del team, il dott. Dustin Feld, spiega l'approccio che contribuisce al successo di adiuta.PLAN:"Stiamo combinando una gamma di approcci algoritmici, attingendo a tecniche di clustering e metodi di intelligenza artificiale. Algoritmi convenzionali isolati o modelli matematici a circuito chiuso non sono sufficienti in scenari in cui un sistema deve reagire dinamicamente a eventi imprevedibili come ingorghi, blocchi stradali o assenze del personale." Utilizzando un mix unico di algoritmi, la soluzione adiuta.PLAN monitora i dati di viaggio e meteo in tempo reale, e lo inserisce nella sua pianificazione.

Applicazioni diverse richiedono soluzioni personalizzate. L'obiettivo potrebbe essere quello di fornire agli accompagnatori un programma che garantisca loro una giornata senza stress, o potrebbe essere un piano serrato eseguito con precisione militare. La soluzione offre una scelta di percorsi:il più veloce, il più breve e il più conveniente. Se il piano scelto può essere ottimizzato in altro modo, adiuta.PLAN mostrerà anche possibili alternative e suggerimenti.

Ad esempio, la chiusura di una strada o di un ponte può portare fuori programma un intero elenco di servizi. In uno scenario del genere, la priorità è aggiornare automaticamente il piano il più rapidamente possibile e confrontare il piano previsto con la situazione effettiva. Anche altri fattori giocano un ruolo chiave nell'ottimizzazione, comprese le qualifiche dei dipendenti, preferenze del cliente, assenze del personale e tipo di veicolo. "Se un paziente ha una preferenza particolare per un caregiver specifico, i nostri algoritmi lo terranno automaticamente in considerazione, "dice Feld.

La nuova soluzione automatizzata offre grandi potenzialità di ottimizzazione e risparmio, sia in termini di tempo che di amministrazione, come il team di ricerca ha dimostrato con successo nei test eseguiti per conto di un team di assistenza di 20 persone gestito dall'organizzazione umanitaria Johanniter. "Normalmente, occorrono due ore ogni mattina ai capi dell'équipe di cura per elaborare un piano per i 20 accompagnatori. Con la nostra soluzione, tutto ciò che devono fare è approvare la proposta di piano generata automaticamente, " dice l'informatico. Anche il tempo necessario agli accompagnatori per andare e tornare dagli appuntamenti è stato ridotto del dieci per cento.

L'apprendimento automatico è un altro strumento che può essere utilizzato per aumentare ulteriormente il potenziale di ottimizzazione:"Prendiamo l'esempio del prelievo di un campione di sangue. Sappiamo che il tempo necessario per completare l'attività può variare a seconda dell'assistente e del paziente. Oltre un periodo di tempo più lungo, gli algoritmi possono imparare quanto tempo ci vuole di solito, il che significa che i turni di servizio futuri riflettono in modo più accurato la realtà della situazione, " spiega Feld.

adiuta.PLAN può essere integrato nelle soluzioni software esistenti e, innanzitutto, fornisce gli algoritmi di base, in modo che gli utenti possano continuare a lavorare nel loro ambiente preferito. Gli operatori sanitari possono gestire l'obiettivo di ottimizzazione e la definizione delle priorità tramite una serie di controller e pulsanti. adiutaByte può fornire anche interfacce utente personalizzate su richiesta del cliente. Le app mobili consentono agli accompagnatori di accedere direttamente al piano durante gli spostamenti.