Principal Investigator: Luigi Atzori<\/a><\/p>\n\n\n\n Il progetto prevede lo sviluppo di un sistema aperto in grado di integrare funzionalit\u00e0 e piattaforme di terze parti, per realizzare un servizio completo e competitivo. In tal senso, l\u2019app FARMAINFORMA pu\u00f2 essere considerata sia in s\u00e9 stessa che all\u2019interno di un sistema pi\u00f9 ampio di gestione della salute.<\/p>\n\n\n\n FARMAINFORMA realizza il proprio obiettivo attraverso tre obiettivi generali:<\/p>\n\n\n\n Gli obiettivi specifici sono:<\/p>\n\n\n\n Nel seguito vengono mostrati alcuni dei risultati raggiunti con le attivit\u00e0 progettuali.<\/p>\n\n\n\n Le funzionalit\u00e0 dell\u2019App sono descritte nella pagina: http:\/\/farmainforma.medmob.it\/<\/a><\/p>\n\n\n\n Il progetto si \u00e8 focalizzato sullo sviluppo di servizi di consulenza e counselling basati sull\u2019utilizzo di chatbot alimentati da un sistema di intelligenza artificiale, in grado di interagire in maniera seamless con il cliente. L\u2019obiettivo globale si basa sul raggiungimento degli obiettivi relativi all\u2019individuazione e studio degli strumenti utilizzabili in tale ambito, la progettazione della conversazione di interesse per il caso FARMAINFORMA. In tal senso il chatbot intende diventare uno strumento per migliorare l\u2019esperienza d\u2019uso del cliente finale circa i servizi di cui pu\u00f2 usufruire, siano essi somministrati in farmacia o in qualsiasi altro centro specializzato. <\/p>\n\n\n\n Con questo strumento il cliente finale potr\u00e0 essere guidato nell\u2019esecuzione di un servizio di analisi che verr\u00e0 somministrato da un operatore sanitario specializzato, approfondendo tutti i suoi aspetti prima che questo avvenga. Altres\u00ec questo addetto potr\u00e0 utilizzare questo chatbot come strumento formativo per migliorare e approfondire la conoscenza dei servizi che deve somministrare con l\u2019obiettivo di fornire al cliente finale un\u2019esperienza d\u2019uso pi\u00f9 completa e professionale possibile.<\/p>\n\n\n\n Lo stesso strumento, in seguito all\u2019integrazione dei servizi I-CARE che hanno permesso l\u2019esecuzione di check-up direttamente in App, \u00e8 diventato un validissimo strumento per guidare l\u2019utente di FARMAINFORMA mentre esegue i check-up con il suo smartphone.<\/p>\n\n\n\n La progettazione e la successiva implementazione del bot si \u00e8 focalizzata su una tipologia di test diagnostico per un checkup tricologico. In una prima fase \u00e8 stata realizzato il diagramma di flusso in Fig. 1, che mostra tutti gli step necessari per portare a termine con successo il checkup.<\/p>\n\n\n\n Seguendo il flusso scelto, sono state implementate le seguenti funzionalit\u00e0:<\/p>\n\n\n\n Le tre funzionalit\u00e0 sono direttamente connesse, in quanto in qualsiasi momento l\u2019utente pu\u00f2 passare a una delle tre modalit\u00e0 in modo da rendere pi\u00f9 semplice possibile l\u2019interazione con il bot.<\/p>\n\n\n\n Il primo accesso alla chat visualizza un menu che permette di scegliere con quale test si vuole proseguire (Fig. 2). Questo menu si \u00e8 reso necessario per garantire l\u2019integrazione agevole con eventuali nuovi flussi di test diagnostici.<\/p>\n\n\n\n Una volta scelto il test tricologico si ottiene l\u2019accesso ai tre flussi sopracitati.<\/p>\n\n\n\n Il flusso di diagnosi<\/em> permette a chi la utilizza di compiere un percorso guidato al fine di capire lo stato di salute dei suoi capelli e del cuoio, individuando eventuali problematiche.<\/p>\n\n\n\n Il flusso di addestramento\/ripasso <\/em>permette a chi la utilizza di apprendere o perfezionare la sua capacit\u00e0 diagnostica consentendogli di capire che domande \u00e8 opportuno fare ad un paziente e che prodotti consigliare in base all\u2019esito del test.<\/p>\n\n\n\n Il flusso di consiglio dei prodotti<\/em> consente di accedere direttamente all\u2019elenco di prodotti necessari per poter trattare un\u2019eventuale problematica. L\u2019implementazione di tutti i flussi \u00e8 risultata agevole ma allo stesso tempo sono stati necessari diversi aggiustamenti ed interazioni perch\u00e9 il flusso fosse il pi\u00f9 facile da seguire. Avendo a disposizione un\u2019ampia gamma di widget unita alla natura drag-n-drop della piattaforma si \u00e8 potuto ottenere un alto grado di personalizzazione, arricchendo il tutto sia con descrizioni che con immagini che richiamano il contesto in cui si sta operando. Da sottolineare come i tre flussi principali siano il frutto dell\u2019unione di altri flussi di minore entit\u00e0 che interconnessi assieme formano quelli principali.<\/p>\n\n\n\n Il progetto ha sviluppato un set di strumenti di analisi dei dati per diverse categorie. Nel seguito vengono mostrati alcuni rappresentativi per la categoria di analisi degli score <\/em>e analisi clienti.<\/em><\/p>\n\n\n\n Il foglio che visualizza l\u2019analisi degli score presenta diversi pannelli, alcuni descritti nel seguito.<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 3 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 4 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 5 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 6 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Il foglio che visualizza l\u2019analisi dei clienti presenta diversi pannelli. Di seguito ne analizziamo alcuni.<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 7 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 8 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n Nella Fig. 9 osserviamo:<\/p>\n\n\n\n The project aims to develop a solution that integrates advanced ICT technologies to provide services to the person, in support of active aging and healthy lifestyles. It is a solution that performs patient profiling, exploiting also data provided by wearable sensors, provides personalized services and supports patients in adhering to care instructions. The system also… Leggi tutto »FARMAINFORMA<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3512,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_coblocks_attr":"","_coblocks_dimensions":"","_coblocks_responsive_height":"","_coblocks_accordion_ie_support":"","neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","footnotes":""},"categories":[19,13],"tags":[],"class_list":["post-1684","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-pastproject","category-projects"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1684","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3512"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1684"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1684\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2754,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1684\/revisions\/2754"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1684"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1684"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.unica.it\/net4u\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1684"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}Obiettivi del progetto<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
Risultati raggiunti<\/h3>\n\n\n\n
App FARMAINFORMA<\/h4>\n\n\n\n
Chatbot<\/h4>\n\n\n\n
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<\/a>Big data analysis<\/em><\/h4>\n\n\n\n
Analisi Score<\/strong><\/h5>\n\n\n\n
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Analisi Clienti<\/strong><\/h5>\n\n\n\n
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