La dottoranda Sara Cambiaghi (nella foto) dell’Università di Pavia è stata premiata come seconda classificata allo “Steve Gallivan” Award. La competizione, rivolta a dottorandi nell’ambito della ricerca operativa applicata alla gestione sanitaria, si è svolta durante la 50esima conferenza internazionale ORAHS (Operational Research Applied to Health Services), tenutasi a Torino dal 14 al 20 luglio, e ha visto la partecipazione di 161 ricercatrici e ricercatori da tutto il mondo. Il premio è stato proposto e istituito nel 2017, come riconoscimento per la “collaborazione più efficace da parte di un ricercatore operativo all’inizio della carriera con professionisti della salute e dell’assistenza sanitaria”.
Sara Cambiaghi, iscritta al XXXIX ciclo del corso di dottorato in Computational Mathematics, Learning, and Data Science di UNIPV, ha presentato una ricerca, esemplificata in un poster, dal titolo “A Stochastic Optimization Approach for Scheduling CT Scans and Reports”.
Lo studio, sotto la supervisione del ricercatore Davide Duma del gruppo di Computational Optimization (CompOpt) del Dipartimento di Matematica “F. Casorati” dell’Università di Pavia , propone un approccio di ottimizzazione multi-obiettivo attraverso l’utilizzo di metodi di machine learning e di un algoritmo genetico, offrendo un’analisi prescrittiva per la riduzione dei tempi di attesa dei pazienti sottoposti a esami di Tomografia Computerizzata.
La ricerca è supportata da una borsa di dottorato PNRR per la Pubblica Amministrazione, grazie alla collaborazione con il direttore della S.C. Radiologia Diagnostica per Immagini 1 del Policlinico San Matteo di Pavia, il professor Lorenzo Preda, il dottor Chandra Bortolotto, la dottoressa Luisa Carone e gli specializzandi Ludovico Ambrosi e Alessio Consonni.
L’obiettivo del progetto è quello di offrire un supporto alle decisioni nella programmazione delle esecuzioni e delle refertazioni di esami diagnostici tenendo in considerazione alcuni fattori di incertezza tipici dei servizi della sanità pubblica, come l’arrivo di pazienti emergenziali, e le esigenze di diversi tipi di paziente.
