Il problema: il rostering è davvero difficile
Comporre il turno di un reparto significa soddisfare contemporaneamente vincoli rigidi (riposi, coperture minime, competenze) e preferenze (equità, desiderata, sequenze sostenibili). È il Nurse Rostering Problem, studiato da decenni dalla ricerca operativa proprio perché le combinazioni crescono in modo esplosivo: aggiungere una persona o una regola moltiplica i casi da valutare.
L’idea: la “ricottura” dei metalli
Il Simulated Annealing (ricottura simulata) prende il nome dal trattamento termico dei metalli: si riscalda il materiale e lo si raffredda lentamente perché la struttura si assesti nella forma migliore. L’algoritmo fa lo stesso con il piano dei turni: parte da una soluzione, la modifica per tentativi e — finché la “temperatura” è alta — accetta anche peggioramenti temporanei. È il suo vantaggio decisivo: non si ferma alla prima soluzione discreta, ma continua a esplorare finché ne trova una davvero buona. Abbassando gradualmente la temperatura, il piano si stabilizza sulla configurazione migliore trovata.
Perché “nato dalla ricerca” non è uno slogan
Windex ha promosso e finanziato un progetto di ricerca con l’Università di Udine per adattare il metodo ai turni reali della sanità italiana: vincoli di CCNL, guardie, part-time, festivi. Il risultato è stato pubblicato nel 2023 su una rivista scientifica peer-reviewed, in open access: chiunque può leggere come funziona il motore — anche il vostro CIO — e le sue prestazioni sono state messe alla prova sui benchmark delle competizioni internazionali INRC, il terreno di confronto della comunità scientifica.
E l’intelligenza artificiale?
Il motore di ALISEO ES è intelligenza artificiale — della famiglia giusta per questo problema: ottimizzazione, non generazione di testo. La differenza che conta per una Direzione non è l’etichetta, ma la verificabilità: ogni piano prodotto è controllabile vincolo per vincolo, il metodo è pubblicato e i risultati sono riproducibili. Un’AI documentata e verificabile, che lavora al servizio di chi poi il turno lo firma.
→ Approfondisci: Ottimizzazione dei turni
Riferimento: Ceschia, Di Gaspero, Mazzaracchio, Policante, Schaerf — “Solving a real-world nurse rostering problem by simulated annealing”, Operations Research for Health Care 36 (2023) 100379, open access — doi.org/10.1016/j.orhc.2023.100379