Capitolo 2: L’Indice di Priorità di Sostituzione
Il secondo modello invece citato (metodo Fuzzy), prevede che l'analisi di sostituzione si basi sia su parametri di tipo tecnico, sia su fattori che tengono conto della soddisfazione del paziente e del personale. La struttura del modello include sette diversi parametri di input e un'uscita. Per ottenere l'IPS tale modello prevede di utilizzare i parametri che lo caratterizzano come input all'interno del modello di Fuzzy, il quale è un algoritmo basato sull'intelligenza artificiale, più precisamente si fonda sulla teoria delle reti neurali. Questo algoritmo ha permesso quindi di prevedere l'IPS giocando, secondo delle regole prestabilite, sui sette parametri in ingresso. I modelli di IPS richiedono un processo di valutazione dettagliato e complesso. In questo documento, viene proposta una procedura di classificazione della sostituzione di dispositivi medici basata su Fuzzy Inference Systems (FIS) al fine di includere sia i parametri quantitativi che qualitativi che influenzano le decisioni di sostituzione in un processo unico e semplice. Il modello è progettato per essere applicato anche negli ospedali in cui mancano i dati disponibili, per cui la sua attuazione diviene semplice ed immediata. Nonostante questo, le potenzialità del modello potrebbero aumentare significativamente se questo verrebbe integrato sfruttando dei software gestionali presenti all'interno dell'Azienda ospedaliera. [24] Come precisato anche dallo stesso Fennigkoh, i diversi tipi di modelli non devono essere usati come metro di misura assoluto e vincolante. Il loro scopo primario è piuttosto stabilire una procedura che favorisca una più razionale definizione dei programmi di rinnovo del parco macchine e che faciliti l’identificazione delle apparecchiature per le quali il problema del rinnovo si pone con maggiore urgenza. Sia dal titolo dei papers e delle tesi, sia dalla spiegazione dei tre metodi sopra descritti (metodo Fennigkoh, metodo sviluppato dall'Università di Tor Vergatata e quello basato sul Fuzzy Inference Systems) è possibile notare come gli IPS presentati siano adatti prevalentemente all'attività classica di pianificazione degli investimenti. Nessun articolo o tesi è specifico per lo studio di un IPS dedicato al piano investimenti destinato all'attività di allestimento di un nuovo reparto. Per cui questa analisi di letteratura è stata utile per comprendere quali fossero alcuni dei parametri utili allo specifico IPS che si stava ricercando, e quali fossero gli spunti per definire nuovi fattori che fossero in grado di caratterizzare l'indice in questione. Per quest'ultimo caso è stato necessario effettuare un lavoro approfondito di sviluppo di nuovi parametri che verranno presentati nel Capitolo 4.
2.4 Parametri e relative espressioni numeriche Dall'analisi delle evidenze presenti in letteratura si sono evidenziati una serie di fattori che concorrono alla definizione di diversi modelli di IPS. Tra tutti quelli trovati se ne sono considerati quattordici, in quanto risultavano quelli maggiormente presenti all’interno dei vari modelli di IPS sviluppati nel tempo, e inoltre presentavano quelle caratteristiche tali che permettevano una loro applicabilità ampia e diffusa, quindi adattabili a diverse tipologie di realtà. La selezione ha avuto anche un occhio di riguardo in merito alle modalità con cui poter ricavare i dati che poi avrebbero permesso di calcolare i parametri. Infatti, si è dato maggior spazio a tutti quelli che avessero permesso l’uso di informazioni ricavabili facilmente sia per via automatica che non. I parametri selezioni vengono dunque presentati qui di seguito:
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