Ottimizzazione in tempo reale della dotazione di personale sanitario mediante logica fuzzy e algoritmo genetico

La gestione ottimale della dotazione di personale rappresenta una delle sfide centrali nei moderni sistemi sanitari, dove la congiunzione di costi crescenti, aumento della domanda e risorse limitate richiede soluzioni innovative. Il modello FB-TDMS-MQ affronta questa problematica attraverso un approccio integrato che combina due metodologie computazionali complementari: la logica fuzzy, che gestisce l'incertezza e la variabilità intrinseca dei sistemi sanitari reali, e gli algoritmi genetici, che ottimizzano le soluzioni attraverso processi evolutivi. A differenza dei modelli tradizionali basati su staffing fisso, questo sistema opera in tempo reale, adattandosi continuamente alle fluttuazioni della domanda di pazienti e ai tempi di servizio variabili. Lo studio ha impiegato simulazioni numeriche presso il Dhanwantri Hospital and Research Centre, una struttura multispezialistica, per validare l'efficacia del modello in contesti clinici concreti. I risultati quantitativi sono particolarmente significativi: la riduzione del 72,73% nei tempi di attesa durante le ore di picco rappresenta un miglioramento sostanziale nella qualità percepita dai pazienti e nella gestione dei flussi. La riduzione complessiva del 50,2% nei tempi medi di attesa, superiore a quanto ottenuto dai modelli statici convenzionali, evidenzia il vantaggio dell'approccio dinamico. L'analisi di sensibilità ha inoltre confermato la robustezza del sistema in scenari di stress o eventi imprevisti, qualità essenziale per i sistemi sanitari. Nel contesto della letteratura esistente, questo studio si inserisce in un dibattito più ampio sull'applicazione dell'intelligenza artificiale e dell'ottimizzazione computazionale alla gestione ospedaliera, settore dove le metodologie tradizionali spesso si rivelano insufficienti per gestire la complessità e la dinamicità reali.