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Record W7017602837

Avvisi di sicurezza (FSN) in Ingegneria Clinica: analisi, tracciabilità e integrazione tramite API RESTful nel gestionale AT2.0

2025· article· it· W7017602837 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2025
Typearticle
Languageit
FieldHealth Professions
TopicQuality and Safety in Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsEngine room
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Nell’ultimo decennio l’evoluzione delle tecnologie soprattutto in ambito clinico ha portato a una crescente complessità delle apparecchiature e della loro gestione. Si è rilevato cruciale il ruolo dell’ingegneria clinica che si prefigge l’obbiettivo di garantire la sicurezza sia per i pazienti che per gli operatori sanitari. Il lavoro di tesi analizza l’esperienza svolta presso ESTAR, l’Ente di Supporto Tecnico-Amministrativo Regionale della Toscana, e approfondisce alcuni aspetti critici legati alla gestione degli avvisi di sicurezza (FSN -Field Safety Notices). Nel capitolo uno viene fatta una panoramica su ESTAR. L’ente è nato con l’obiettivo di centralizzare le attività amministrative e tecniche del sistema sanitario toscano ed è stato creato dalla fusione di tre enti (ESTAV). La missione di ESTAR è quella di coordinare l’acquisizione e la distribuzione di beni e servizi nel territorio, gestirne la logistica e supportare l’innovazione tecnologica. La centralizzazione dell’ente ottimizza le risorse presenti nel territorio toscano migliorando l’efficienza operativa e assicurando una gestione uniforme delle apparecchiature e dei processi lavorativi. ESTAR, per svolgere le sue funzioni, utilizza il software gestionale AT2.0, creato dal consorzio METIS. Il gestionale è uno strumento fondamentale per la gestione delle apparecchiature biomedicali. Il software Metis AT2.0 incorpora un database per consentire il pieno controllo dei cespiti presenti nel parco macchine, permette la gestione delle manutenzioni preventive e correttive, la gestione dei collaudi e dei contratti. In questo contesto, il lavoro di tesi si è concentrato sulla creazione grafica della nuova sezione degli FSN. Il capitolo due si è focalizzato sul filone della tracciabilità. È risultata essenziale la codifica delle apparecchiature per identificare in modo univoco i dispositivi medici. Sono state analizzate le codifiche CIVAB, CND e in particolare, come richiesto dal regolamento europeo 2017/745, il codice UDI. Mentre CIVAB si focalizza su criteri nazionali, l’UDI invece ha un approccio globale e permette una tracciabilità estesa a tutta la catena produttiva del dispositivo. In particolare, l’UDI si compone di due elementi: UDI-DI (Device Identifier) e UDI-PI (Production Identifier). L’obbiettivo dell'integrazione del codice UDI (Unique Device Identification) è quello di migliorare la tracciabilità e l'identificazione dei dispositivi medici. Tuttavia, nel lavoro di tesi è stato evidenziato, da una approfondita analisi sul codice UDI, che non esiste una correlazione diretta tra la codifica nazionale (CIVAB) e il sistema UDI. L’organizzazione operativa di ESTAR si serve di una ricerca diretta e immediata basata su parametri come classe, ditta o modello che CIVAB permette. È stata proprio questa limitazione che ha reso poco pratico sostituire integralmente la codifica CIVAB con l’UDI, poiché verrebbe meno la rapidità e l’efficacia nella localizzazione dei dispositivi medici per le attuali modalità di lavoro in ESTAR. Tuttavia, piuttosto che considerare l’UDI come un possibile sostituto della CIVAB, emerge la necessità di integrare i due sistemi per massimizzare i benefici di entrambi Nel capitolo tre sono stati analizzati gli avvisi di sicurezza gestiti durante il periodo del lavoro di tesi. La loro importanza è da ricercare nella sicurezza che apportano nell’uso delle apparecchiature. L’avviso segnala, agli utilizzatori, guasti o potenziali malfunzionamenti che potrebbero portare ad una situazione di pericolo per il paziente. Quindi, fornisce indicazioni sulle azioni correttive da adottare per gestire il problema o prevenirne il verificarsi. La piattaforma europea EUDAMED, obbligatoria con il regolamento europeo MDR, centralizza le informazioni sugli FSN e facilita la gestione delle azioni correttive. L’integrazione, scaturita da questa lavoro di tesi, degli FSN nel software METIS AT2.0, permette di creare una pratica relativa a un FSN specifico e monitorarlo per migliorare la trasparenza e l’efficienza del processo. Per tali motivi è stata adottata una procedura chiara e specifica all’interno di ESTAR per garantire una gestione tempestiva ed efficace degli FSN da parte di tutte le figure coinvolte al fine di ridurre al minimo i rischi. La procedura è stata redatta e pubblicata durante il periodo di tesi. Nel capitolo quattro, il lavoro si è concentrato sulla descrizione delle API (Application Programming Interface) e sul loro ruolo in AT2.0. Ha avuto un ruolo fondamentale SwaggerHub, in particolare Swagger UI utilizzato durante il lavoro, che facilita lo sviluppo, riducendo i tempi di implementazione, e l’utilizzo delle API. Queste sono un elemento cruciale per l’interoperabilità dei sistemi gestionali. Attualmente vengono utilizzate le API RESTful per semplificare lo scambio di dati tra ESTAR e altre aziende per la gestione delle pratiche di manutenzione correttiva e programmata. Il lavoro sulle API ha avuto inizio analizzando l’approccio Evidence Based Maintenance (EBM) descritto in letteratura. Viene proposto uno schema XML che contiene elementi minimi e dati personalizzabili necessari per utilizzare l'approccio EBM e che funge da modello e struttura organizzata al fine di consente un approccio coerente e standardizzato alla raccolta dei dati, analisi e gestione. Il lavoro si è svolto immedesimando il ruolo di una azienda nella creazione e caricamento di un rapporto di lavoro di una manutenzione dovuta anche ad un FSN. Infatti, durante il lavoro di tesi, lo schema proposto è stato prima convertito da XML a JSON, linguaggio più comune e moderno che apporta vari vantaggi nell’utilizzo delle API. In seconda battuta lo schema è stato, in entrambi i linguaggi, integrato per poter comprendere, in una pratica di manutenzione redatta da una azienda, anche gli FSN. A questo punto è stato creato un nuovo schema, in entrambi i linguaggi, che gestisse una pratica di FSN presente su AT2.0 al fine di creare, come per i rapporti di lavoro delle manutenzioni, un modello strutturato e organizzato per seguire un approccio standardizzato anche sugli avvisi di sicurezza. Infine, sono state proposte delle API, che una azienda può consultare tramite accesso a Swagger UI, per la gestione delle partiche degli avvisi di sicurezza. In conclusione, il lavoro vuole fornire una visione generale delle strategie di gestione delle tecnologie sanitarie. In particolare, viene evidenziata l’importanza dell’integrazione di strumenti tecnologici come le API RESTful per un approccio di interoperabilità con il software METIS AT2.0 integrando gli avvisi di sicurezza (FSN). Il lavoro si è prefissato come obbiettivo quello di rappresentare un passo verso una gestione più sicura, efficiente, veloce e innovativa nell’ambito delle tecnologie sanitarie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.017
Threshold uncertainty score0.057

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.020
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0050.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0170.004

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.353
Teacher spread0.329 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2025
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