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Enrico Malaguti

Professore associato

Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi"

Settore scientifico disciplinare: MAT/09 RICERCA OPERATIVA

Didattica

Argomenti di tesi proposti dal docente.

PROPOSTE TESI DI LAUREA MAGISTRALE IN COLLABORAZIONE CON AZIENDA USL DI BOLOGNA Dicembre 2019

Di seguito vengo riportati i possibili temi di tesi da svilupparsi in ambito sanitario. A seguito dei progetti in essere potrà essere valutato un percorso post laurea per il proseguo delle attività che hanno evidenziato i migliori risultati.

1) Sviluppo di un modello previsionale per l’analisi di impatto su occupazione sale operatorie e Posti Letto di Degenza post operatoria delle proposte di pianificazione settimanale del Blocco Operatorio dell’Ospedale Maggiore. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: gennaio/febbraio
  • Dati: Tutti disponibili e pienamente fruibili
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati su piattaforma Jupyter e Sviluppo modello di simulazione

 

2) Sviluppo di un algoritmo euristico per il supporto alla definizione di proposte di pianificazione settimanale da validare sia su Ospedali Hub e Spoke Aziendali. Confronto risultati algoritmo con modello di programmazione lineare intera ad ora in uso. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: gennaio/febbraio
  • Dati: Tutti disponibili e pienamente fruibili
  • Tecniche analitiche da applicare: Sviluppo di algoritmi euristici su piattaforma Jupyter

 

3) Sviluppo di un modello previsionale per il supporto alla definizione del fabbisogno del numero di slot operatori da assegnare alle discipline chirurgiche attive sulla rete Aziendale. Confronto risultati modello con assegnazione slot ad ora in essere. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: gennaio/febbraio
  • Dati: Tutti disponibili e pienamente fruibili
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati e sviluppo di modelli di programmazione lineare intera su piattaforma Jupyter

4) Estensione su area metropolitana Bolognese del modello di stima della consistenza oraria delle liste di attesa e relativo fabbisogno di slot operatori. Confronto risultati approccio attualmente in uso in Azienda USL. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine febbraio
  • Dati: In fase di raccolta in base a framework già definito
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati su piattaforma Jupyter

5) Supporto all’implementazione del modello di visual planning nell’Area Internistica dell’Ospedale Maggiore e sviluppo di modelli di allocazione delle richieste di ricovero in Post Acuzie in ottica di rete ospedale-territorio. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine febbraio
  • Dati: Parzialmente già disponibili e fruibili, in fase di definizione per gli aspetti innovativi del processo
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati su piattaforma e sviluppo di modelli di programmazione lineare intera su piattaforma Jupyter

6) Supporto all’implementazione del modello di analisi dei trasporti per la gestione in area metropolitana del Dipartimento interaziendale di Anatomia Patologica. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine febbraio
  • Dati: Parzialmente già disponibili e fruibili, in fase di definizione per gli aspetti innovativi del processo
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati e sviluppo di modelli di programmazione lineare intera su piattaforma Jupyter

7) Supporto all’implementazione del modello di analisi e programmazione dei flussi di attività all’interno della Piastra Endoscopica dell’Ospedale Maggiore secondo l’innovativo approccio Sportmodelling per intensità di fase. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine febbraio
  • Dati: Parzialmente già disponibili e fruibili, in fase di definizione per gli aspetti innovativi del processo
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati e sviluppo di modelli disimulazione su piattaforma Jupyter

 

8) Supporto all’implementazione del modello di analisi e programmazione dei flussi di attività all’interno della Piastra Endoscopica dell’Ospedale Maggiore secondo l’innovativo approccio Sportmodelling per intensità di fase. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine febbraio
  • Dati: Parzialmente già disponibili e fruibili, in fase di definizione per gli aspetti innovativi del processo
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati e sviluppo di modelli disimulazione su piattaforma Jupyter

 

9) Sviluppo di un modello di programmazione lineare intera per il supporto alla definizione di proposte di pianificazione in ambito ortopedico. Caratteristiche tesi:

  • Possibile Partenza: fine gennaio
  • Dati: Tutti disponibili e pienamente fruibili
  • Tecniche analitiche da applicare: Analisi dati e sviluppo di modelli di programmazione lineare intera su piattaforma Jupyter