Titolo: Organizzazione, accessibilità e fruizione dei servizi socio-assistenziali e sanitari SMART SERVICES
Sintesi del progetto:
Il progetto Smart Services intende contribuire a favorire una più ampia socializzazione nell’uso dei dati, resi disponibili da Pubblica Amministrazione e imprese, attraverso la semplificazione dei processi di condivisione dei dati e di fruizione dei servizi. Nell’attività di ricerca, a carattere fortemente multidisciplinare, sono stati coinvolti ricercatori di tutte le aree disciplinari dell’Ateneo, impegnati nei 4 obiettivi di ricerca descritti nel seguito.
Organizzazione, accessibilità e fruizione di dati e servizi digitali (Prof. Valeria De Antonellis – DII).
Dedicato allo sviluppo di modelli, metodi e strumenti innovativi per consentire: la descrizione semantica di dati eterogenei, orientata all’utente e facilmente comprensibile; l’esplorazione guidata di Big Data, per diverse categorie di utenti; l’esposizione dei dati sotto forma di servizi (data services); il coinvolgimento dei cittadini tramite l’utilizzo di moderne tecnologie di e-participation.
Integrazione di basi dati per la valutazione dei servizi socio-assistenziali e sanitari (Prof. Maurizio Carpita – DEM, in collaborazione con Prof. Angela Tincani – DSCS e Prof. Giorgio Pedrazzi – DIGI).
Dedicato allo sviluppo di metodi e modelli statistici per analisi di Big Data e Data Mining per supportare decisioni relative all’organizzazione di servizi. In collaborazione con il Servizio di Statistica del Comune di Brescia si analizza la distribuzione delle famiglie bresciane povere e vulnerabili, che necessitano di servizi. Con il DSCS e con l’Associazione Bresciana Artrite Reumatoide (ABAR), si studiano le caratteristiche e le esigenze di servizi da parte dei malati cronici reumatici. Con il DIGI si approfondiscono gli aspetti giuridici relativi alla data privacy.
Pianificazione e monitoraggio del trasporto passeggeri e uso di nuove fonti di dati (Prof. Maria Grazia Speranza – DEM).
Dedicato allo sviluppo di modelli di ottimizzazione per la distribuzione del traffico su rete stradale. In particolare, si studia un modello a variabili miste intere con lo scopo di trovare distribuzioni del traffico vicine all’ottimo di sistema con limitato disagio per gli utenti. Si studia anche un servizio di trasporto a chiamata (shared taxi) che potrebbe attrarre la grande maggioranza delle richieste di trasporto, più rapido e meno costoso, con benefici a livello economico e sociale.
Estrazione di informazioni e conoscenza medica da referti testuali (Prof. Alfonso Gerevini – DII)
Dedicato allo sviluppo, in collaborazione con il Centro di Ricerca ICT della Fondazione Bruno Kessler (FBK), di tecniche innovative di elaborazione del linguaggio naturale, data/text mining e machine learning per la classificazione automatica di referti testuali di esami radiologici e la creazione di data base di informazioni diagnostiche strutturate, facilmente consultabili. Si studia, in collaborazione con U.O. Radiologia Diagnostica 2 degli Spedali Civili, uno schema gerarchico di categorie di informazioni inerenti la TAC al torace, per creare e sperimentare alcuni primi modelli di classificazione di referti.
Il progetto SmartServices ha ricevuto il finanziamento dell’Ateneo ed è stato cofinanziato da parte della Fondazione Bruno Kessler (FBK), dell’Associazione Bresciana Artrite Reumatoide (ABAR), della Regione Lombardia – Progetto Open Data Exploration (resp. Prof. Devis Bianchini, DII).
Partner:
Federanziani SENIOR Italia;
Fondazione Bruno Kessler;
Associazione Bresciana Artrite Reumatoide.
Coordinatore del progetto: Prof.ssa Valeria De Antonellis