Intelligenza aumentata e software per rendere più efficienti i trasporti in ambulanza della Croce rossa

E’ la piattaforma “SoTras” messa a punto da It’s.:.B2B che ha utilizzato software Ibm.  I risultati? 46 mila chilometri di percorrenza in meno in un anno con un risparmio di 7 mila litri di carburante e un abbattimento della C02 pari a 18 tonnellate

UDINE. Un abbattimento significativo dei costi, un beneficio per l’ambiente grazie a minori emissioni di C02, ma anche - e soprattutto - un migliore servizio alle persone fragili, riducendo i ritardi e limitando i disagi. Sono i risultati raggiunti dalla piattaforma “SoTras” sviluppata per la Cri - Croce rossa italiana di Udine da It’s.:.B2B, software house friulana.

In SoTras vengono utilizzate diverse tecnologie Ibm, tra cui il software di I.A. Intelligenza aumentata Ibm “Spss Modeler”. «L’obiettivo che volevamo raggiungere - spiega Federico Cussigh di It’s.:.B2B - era quello di conseguire una migliore organizzazione e pianificazione dei trasporti in ambulanza non in regime di emergenza. Lei immagini di dover inviare un’ambulanza per il trasporto di un paziente allettato che vive al 4° piano di una palazzina priva di ascensore in una località a 40 chilometri di distanza. Calcolare i tempi del viaggio su strada, andata e ritorno, è agevole. Ma come migliorare il calcolo di quelli necessari a far uscire di casa la persona e farla salire nell’ambulanza? ».

È l’Intelligenza Aumentata a venire in soccorso, «grazie soprattutto alla mole di dati che la Cri possiede rispetto alla propria attività e che sono stati studiati dall’Intelligenza aumentata. Abbiamo quindi recuperato queste informazioni studiando circa 200 mila trasporti effettuati nel passato, e grazie alla I.A. dei sistemi Ibm abbiamo trovato le coerenze esistenti nei dati e per questo grazie a SoTras siamo ora in grado di avere una previsione migliore nel calcolo dei tempi di trasporto futuri».

In che modo questa piattaforma aiuta la Cri ad essere più efficiente e a ridurre i disagi agli utenti?

«Perché consente di fare una pianificazione più attendibile evitando ritardi - risponde Cussigh -. Immagini di dover garantire un trasporto ad una certa ora in una località, e un altro a distanza di tre ore in un altro luogo, con lo stesso mezzo. Se il primo si conclude con un’ora di ritardo, anche il secondo sconterà un ritardo, e così via. Se il ritardo è eccessivo diventerà necessario far partire un secondo automezzo, con quel che questo significa in termini di costi che inevitabilmente ricadono sugli utenti».

Il sistema è anche dotato di una applicazione mobile per chi è alla guida dell’ambulanza con cui è possibile segnalare lo stato del viaggio ed eventuali ritardi.

«L’implementazione di una piattaforma come SoTras – dichiara Cristina Ceruti, presidente di Croce rossa Udine - ha segnato un chiaro e deciso passo in avanti nel percorso di digitalizzazione e miglioramento continuo della nostra organizzazione. Il motivo per il quale abbiamo scelto questa piattaforma è stato l’innovativo connubio tra l’Intelligenza aumentata e gli strumenti di pianificazione operativa dei trasporti di pazienti che con SoTras sono stati messi a nostra disposizione: un mix unico sul mercato».

In una giornata rappresentativa del carico di lavoro giornaliero di Croce rossa, con 101 trasporti, la piattaforma SoTras ha permesso una migliore pianificazione consentendo di garantire lo stesso livello di servizio con 4 ambulanze in meno. Da qui la previsione di un risparmio pari al 5,4% dei chilometri percorsi in un anno - 46 mila in meno -, 7 mila litri di carburante in meno e un abbattimento della C02 pari a 18 tonnellate.

Il sistema, già sottoposto ad audit dalla Cciaa di Pordenone Udine, è stato giudicato particolarmente innovativo da Ibm ed è indubbiamente applicabile anche in altri settori in cui è presente la necessità di pianificare dei trasporti con l’effettuazione di un servizio. «Ovviamente il sistema è tanto più efficiente - conclude Cussigh - quanti più dati storici vengono raccolti su attività similari già svolte in passato, i quali vengono analizzati dagli algoritmi di machine learning. Purtroppo - è la considerazione - non sono in molte le organizzazioni come Cri ad essersi rese conto del grande valore nascosto nelle informazioni in loro possesso, eppure sono proprio le informazioni, i dati, ad essere il “nuovo petrolio” su cui costruire una parte del valore aggiungo che produrremo in futuro nei nostri business».