C.A.M.PO

POR CAMPANIA FESR 2014/2020

Asse Prioritario 3 – Competitività del sistema produttivo

Obiettivo Specifico 3.1 Rilancio della propensione agli investimenti del sistema produttivo

Azione 3.1.1 Aiuti per gli investimenti in macchinari, impianti e beni intangibili e accompagnamento dei processi di riorganizzazione e ristrutturazione aziendale

Obiettivi

• Il progetto C.A.M.PO. si pone l’obiettivo di realizzare una piattaforma multidisciplinare per l’integrazione di apparati industriali ed elettromedicali di analisi e interscambio di immagini, dati e segnali traccia tra postazioni remote (ICT/IoT) in campi applicativi diversificati ed eterogenei.
• Il sistema informativo del progetto C.A.M.PO. è finalizzato alla rilevazione di parametri vitali, al monitoraggio delle condizioni di salute e alla diagnostica preventiva per gli assistiti da effettuare anche negli ambiti sottoposti a screening periodico, secondo le indicazioni regionali finalizzate alla prevenzione del carcinoma alla mammella, del colon-retto, del collo dell’utero.
• C.A.M.PO. si pone come strumento in grado di favorire la prevenzione, fattore determinante per la salute umana e una risorsa per la medicina.

Proponente

BEYOND INFORMATION TECHNOLOGY SRL

in collaborazione con

Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Salerno

AMFM GIS Italia

Le soluzioni tecnologiche
L’evoluzione demografica in corso richiede strumenti e strategie finalizzate all’allungamento dello stato di salute e alla sostenibilità dell’assistenza erogata. La soluzione tecnologica è il risultato di una integrazione di metodi e strumenti innovativi su cui l’Unità di Ricerca del Dipartimento di Informatica è impegnata. I temi principali oggetto delle attività di ricerca industriale inerenti la presente proposta riguarderanno:

• il paradigma Edge-computing
• le architetture emergenti in ambito IoT
• la standardizzazione di dati e metadati
• la location intelligence ed algoritmi di networking

Il paradigma Edge-computing
L’Edge-Computing è il paradigma emergente che prevede un’architettura distribuita dove le elaborazioni siano effettuate vicino la sorgente dei dati, evitando la trasmissione fino ai Cloud Data Center, quando i processi non necessitano di enormi risorse computazionali e di storage dei dati. In letteratura sono riportate varie architetture che adottano questo paradigma e durante le attività del presente progetto sono studiate per poi adattarle allo scopo o per crearne nuove, qualora le preesistenti non dovessero soddisfare le proprie esigenze.

Le architetture emergenti in ambito IoT
Con il crescente numero di dispositivi connessi tramite Internet Protocol (IP), si è sollevata l’esigenza di riconsiderare le architetture Cloud Computing largamente utilizzate per centralizzare processi che sono eseguiti su ampie aree geografiche. Secondo il white paper Cisco Annual Internet Report (2018–2023), il numero di dispositivi connessi alle reti IP sarà più di tre volte la popolazione mondiale entro il 2023. Con questi numeri l’esigenza di non affidare la trasmissione dei dati alla connessione Internet, quando questa è costosa o non affidabile, è diventata fondamentale. A questo proposito, nella letteratura scientifica sono riportate una serie di architetture alternative o complementari a quelle Cloud, con lo scopo di evitare la connessione Internet quanto possibile e ridurre la latenza nelle risposte quando le elaborazioni dei dati richiede risultati quasi real-time. Nell’ambito del progetto proposto queste architetture sono studiate, adottate in base alle esigenze del progetto ed eventualmente modificate, creandone di nuove.

La standardizzazione di dati e metadati
I dati prodotti da varie fonti, sono spesso eterogenei. Questa eterogeneità rende difficile l’integrazione dei dati e la loro analisi complessiva. Per poter unire dati non strutturati, con dati semi strutturati e dati strutturati ma con differenti codifiche, è necessario applicare tutte quelle tecnologie tipiche della gestione dei Big Data. In particolare sono studiate ed adottate le tecniche di Estrazione, Trasformazione e Caricamento (ETL – Extract, Transform and Load) più adatte allo scopo e già riportate in letteratura, o create di nuove.

La location intelligence e gli algoritmi di networking
Poiché il presente progetto intende gestire Poliambulatori mobili su ruote, una ottimizzazione dei percorsi che questi automezzi intendono percorrere, in base alle chiamate ricevute, è imprescindibile per il risparmio energetico e la riduzione delle emissioni. A tale scopo bisogna adottare le tecniche di localizzazione per consentire una consapevolezza delle posizioni di mezzi e persone, e contemporaneamente tecniche di navigazione con l’ottimizzazione dei percorsi. Bisogna, inoltre, tenere in forte considerazione che eventuali pianificazioni possano cambiare a causa di imprevisti come traffico, durata degli interventi oltre il previsto, emergenze ecc. In questi casi si richiede lo studio di tecniche di pianificazione on-line, in grado di conciliare in poco tempo le risorse disponibili con i tempi e i luoghi richiesti, anche quando questi dovessero variare inaspettatamente.

Altri consulenti

Per le attività di ricerca e sviluppo collegate al progetto, la Beyond IT srl, si avvalle di consulenti esterni altamente qualificati e che operano nel settore clinico/sanitario e nel settore amministrativo/economico.
Prof. Noschese Giuseppe: Dirigente medico di area chirurgica
Ing. Teti Sara: Ingegnere Biomedico
Dott. Guarino Marco: Responsabile della gestione economico-finanziaria, della gestione dei processi interni e della relazione con gli Enti Istituzionali e con i Partner Industriali.

EVENTI REALIZZATI

26 maggio 2023 presso il LabGIS “Analisi dello stato dell’arte a livello internazionale della Location Intelligence”. Locandina

20 luglio 2023 Napoli “C.A.M.PO. Presentazione dei risultati”. Locandina