Raccolta e trattamento dei dati a supporto dell'ingegneria clinica: applicazioni per la gestione delle attrezzature legate alla ricerca scientifica in ambito clinico.

Abstract

La tesi affronta la gestione del ciclo di vita delle tecnologie elettromedicali destinate alla ricerca clinica, con particolare riferimento all’Istituto Giannina Gaslini. L’obiettivo è duplice: da un lato, digitalizzare il processo di acquisizione delle apparecchiature mediante un modulo sviluppato su piattaforma REDCap, dall’altro, proporre un nuovo indice per la valutazione dell’obsolescenza basato su logica fuzzy. Dopo un'analisi iniziale del ruolo dell’Ingegneria Clinica e un confronto con altri IRCCS, è stata definita una SOP che regolamenta le responsabilità dei vari attori nel processo di approvvigionamento. La digitalizzazione consente un flusso operativo tracciabile e automatizzato. La parte più innovativa del lavoro riguarda l’elaborazione di un sistema fuzzy per l’analisi multicriterio dell’obsolescenza tecnologica, pensato per superare i limiti degli indici tradizionali come il MVO. Il sistema considera variabili qualitative e quantitative tra cui stato d’uso, vetustà, criticità funzionale e supporto tecnico traducendole in regole logiche flessibili per una valutazione più robusta e adattabile. La logica fuzzy consente di trattare l'incertezza tipica delle valutazioni tecniche soggettive, migliorando l’efficacia della pianificazione degli investimenti tecnologici. L’indice proposto è applicabile non solo ai dispositivi per la ricerca, ma potenzialmente a tutte le apparecchiature dell’Istituto.

This thesis addresses the life cycle management of electromedical devices used in clinical research, focusing on the Giannina Gaslini Institute. The work has a dual objective: first, the digitization of the acquisition process through a REDCap-based platform; second, the development of a novel obsolescence evaluation index using fuzzy logic. Following an initial analysis of the role of Clinical Engineering and benchmarking with other IRCCSs, a Standard Operating Procedure was defined to clarify responsibilities across stakeholders. The digital system enables a fully traceable and automated workflow. The core innovation lies in designing a fuzzy logic–based model for assessing equipment obsolescence, intended to overcome the limitations of standard indexes like MVO. The system integrates both quantitative and qualitative parameters such as condition, age, technical support availability, and criticality and translates them into flexible rules for decision-making. Fuzzy logic offers a robust framework for managing the inherent uncertainty of subjective evaluations, supporting better-informed planning for technological investments. The proposed index is scalable and can be applied not only to research-specific devices but to all equipment within the Institute.