Tesi etd-11202025-103755 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
AMBROSINI NOBILI, IRENE
URN
etd-11202025-103755
Titolo
Sviluppo di un algoritmo di supporto decisionale per la gestione delle liste di attesa ambulatoriali: il caso dell’AUSL Toscana Nord Ovest
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Failli, Franco
Parole chiave
- algoritmo supporto decisionale
- liste di attesa
- ottimizzazione organizzativa
Data inizio appello
04/12/2025
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
04/12/2065
Riassunto
Il presente elaborato affronta il tema dell’ottimizzazione della gestione delle liste di attesa ambulatoriali presso l’Azienda USL Toscana Nord Ovest, focalizzandosi sulle attività di ricontatto degli utenti e sulla successiva programmazione e assegnazione delle disponibilità. Dopo un’analisi dettagliata del contesto organizzativo e delle principali criticità operative, viene proposto un intervento innovativo basato sullo sviluppo di un codice algoritmico di supporto decisionale. Questo strumento è stato progettato e sviluppato per ordinare le liste di attesa sulla base di criteri oggettivi e per pianificare l’assegnazione degli utenti alle disponibilità presenti, contribuendo a rendere l’attività degli operatori più efficiente, strutturata e trasparente. La soluzione è stata implementata in un piano di lavoro operativo dedicato agli operatori della prelista, con l’obiettivo di supportare e standardizzare le attività quotidiane di ricontatto e assegnazione. Il modello operativo di supporto, applicato e sperimentato in un contesto aziendale pilota, ha dunque consentito una valutazione iniziale, che ha evidenziando progressi significativi sia sul piano organizzativo sia su quello operativo. Alla luce dei risultati conseguiti, la direzione aziendale ha avviato la fase di validazione, volta a garantire l’adozione stabile del modello e la sua integrazione strutturale nei processi organizzativi, con l’obiettivo di consolidare un approccio più innovativo, efficace ed efficiente alla gestione delle liste di attesa.
This thesis addresses the optimization of outpatient waiting-list management within the Azienda USL Toscana Nord Ovest, with a specific focus on patient recontact activities and the subsequent scheduling and allocation of available appointment slots. Following an in-depth analysis of the organizational context and the main operational challenges, an innovative intervention is proposed, based on the development of an algorithmic decision-support tool. This tool was designed and implemented to prioritize waiting lists according to objective criteria and to plan the allocation of patients to available slots, thereby enhancing the efficiency, structure, and transparency of staff workflows. The solution was operationalized through a dedicated work plan for pre-list staff, with the aim of supporting and standardizing daily recontact and scheduling activities. Applied and tested within a pilot organizational setting, the operational support model enabled an initial evaluation, revealing significant improvements both at the organizational and operational levels. In light of the results achieved, the company’s management has initiated a validation phase aimed at ensuring the stable adoption of the model and its structural integration into organizational processes, with the objective of consolidating a more innovative, effective, and efficient approach to waiting-list management.
This thesis addresses the optimization of outpatient waiting-list management within the Azienda USL Toscana Nord Ovest, with a specific focus on patient recontact activities and the subsequent scheduling and allocation of available appointment slots. Following an in-depth analysis of the organizational context and the main operational challenges, an innovative intervention is proposed, based on the development of an algorithmic decision-support tool. This tool was designed and implemented to prioritize waiting lists according to objective criteria and to plan the allocation of patients to available slots, thereby enhancing the efficiency, structure, and transparency of staff workflows. The solution was operationalized through a dedicated work plan for pre-list staff, with the aim of supporting and standardizing daily recontact and scheduling activities. Applied and tested within a pilot organizational setting, the operational support model enabled an initial evaluation, revealing significant improvements both at the organizational and operational levels. In light of the results achieved, the company’s management has initiated a validation phase aimed at ensuring the stable adoption of the model and its structural integration into organizational processes, with the objective of consolidating a more innovative, effective, and efficient approach to waiting-list management.
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