ASL Toscana nord ovest e ESTAR uniscono le forze e nasce una soluzione innovativa

Il congresso dell’Associazione Italiana degli Ingeneri Clinici (AIIC), che si è svolto a Milano dal 11 al 13 novembre, ha premiato il lavoro “manutenzione predittiva: il caso dei ventilatori a pressione positiva”, che ha vinto il premio come miglior lavoro nella categoria “gestione delle tecnologie biomediche” e l’ulteriore e ben più prestigioso premio come “miglior lavoro in assoluto di tutto il challenge”.

Il lavoro premiato illustra i risultati della tesi di laurea in ingegneria clinica  di Ilenia Foti, che ha avuto come relatore Stefano Bellucci, ingegnere clinico di ESTAR e docente alla Scuola di Ingegneria dell’Università di Pisa, ideatore e coordinatore del progetto.

“L’importanza dello studio – sottolinea Stefano Bellucci – deriva dalla constatazione che uno dei pilastri del paradigma Industria 4.0 è la manutenzione predittiva. Infatti, questa ha assunto un carattere sempre più pervasivo nell’industria produttiva. La manutenzione predittiva è una tipologia di manutenzione effettuata a seguito dell’individuazione di uno o più parametri che vengono misurati ed elaborati al fine di predire la vita utile residua (RUL) di una apparecchiatura, cioè l’intervallo di tempo tra la condizione attuale e il verificarsi di un guasto. In questa esperienza sono state sfruttate tecniche di data mining per studiare la necessità di manutenzione dei ventilatori a pressione positiva nell’ambito territoriale dell’ASL Toscana nord ovest”.

“Sono stati presi in esame 2.885 interventi effettuati tra il 1999 ed il 2020 tra questi sono stati identificati 133 guasti causati da usura, prevedibili e prevenibili”. Afferma Ilenia Foti. “Grazie alla capacità di monitoraggio delle condizioni di funzionamento di una apparecchiatura, alla possibilità di raccogliere e analizzare i dati emessi, e alla capacità di sviluppare strumenti tecnologici in grado di apprendere, è possibile individuare ed anticipare il verificarsi di un guasto ed eliminare le attività di manutenzione non necessarie”. La manutenzione predittiva contribuisce quindi a migliorare i tempi di fermo macchina, i costi e la fase di controllo. Questo vale ancora di più se applicata alle problematiche di gestione della manutenzione delle tecnologie sanitarie.

“Un simile intervento genera valore – conclude Bellucci – non solo per gli attori principali del processo su cui si incardina (ingegneria clinica, assistenza protesica aziendale ed Homecare Provider) ma soprattutto contribuisce ad elevare l’affidabilità dell’apparecchiatura a favore del principale beneficiario, in questo caso il paziente in terapia domiciliare”. (dg)