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PREM-IA: con l’IA ascoltiamo i pazienti

Azienda Ospedaliero-Universitaria Careggi
Strutture della sanità pubblica e privata
https://www.aou-careggi.toscana.it/internet/
DESCRIZIONE DEL PROGETTO

Lo sviluppo della tecnologia ha cambiato la modalità di espressione delle opinioni. Nel settore sanitario, comprendere la soddisfazione del paziente e misurarne l’esperienza è considerata un’importante misura chiave della qualità delle cure.

I PREMs sono i Patient-Reported Experience Measures, ovvero gli strumenti che vengono utilizzati per misurare le esperienze dei pazienti.

Partendo da questionari somministrati al termine della degenza ospedaliera ci si pone l’obiettivo di analizzare la soddisfazione dei ricoverati mediante sentiment analysis.

I dati sono analizzati linguisticamente attraverso l’uso di diverse tecniche di NLP (Natural Language Processing) che si occupano di elaborare dati di tipo testuale non strutturati.

Il progetto utilizza ed ottimizza un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), nello specifico DeepSeek-R1, che consente di ottenere risultati accurati grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale in maniera puntuale.

OBIETTIVI DELLA SOLUZIONE

Dal 2018 viene effettuata in AOU Careggi un’indagine estensiva svolta dalla Scuola Superiore S. Anna di Pisa sui pazienti che hanno trascorso un periodo di degenza. Si tratta di una rilevazione PREMs attuata mediante invio di una mail alcuni giorni dopo la dimissione, e che prevede una risposta via web, su base volontaria.

La risposta dei pazienti è buona, pari a quasi il 40% degli invii, per un totale di circa 9.000 feedback ricevuti nel 2024.

Le domande poste sono del tipo:

Vuole raccontarci qualcosa di più rispetto al momento dell’accoglienza in ospedale?

O rispetto al trattamento ricevuto dal personale ospedaliero?

L’analisi è volta ad individuare l’ambito o gli ambiti più aderenti alla rappresentazione dell’opinione del paziente, e la valutazione espressa rispetto a quell’area tematica.

L’adozione dell’IA ha consentito un’analisi veloce ed affidabile dei risultati, con ottima aderenza alla classificazione manuale delle risposte ed alla valutazione del sentiment.

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