Literatura académica sobre el tema "Sistemi di monitoraggio delle cure"

Le malattie cardio-cerebrovascolari, nonostante la diminuzione della mortalità registrata negli ultimi anni, continuano a rappresentare in Italia una delle principali cause di morbosità, invalidità e mortalità. Secondo i dati Istat del 2017, il 10.4% di tutti i decessi è stato attribuito a malattie ischemiche del cuore (11.3% negli uomini e 9.6% nelle donne) e il 9.2% ad eventi cerebrovascolari (7.6% negli uomini e 10.7% nelle donne). Le Malattie Cardiovascolari sono tuttora anche la prima causa di ricovero ospedaliero in Italia (14.5% di tutti i ricoveri, circa 1 milione di ricoveri/anno). L’impatto della pandemia da coronavirus 2 della sindrome respiratoria acuta severa (SARS-CoV-2) in ambito cardiovascolare è stato particolarmente rilevante con un drastico calo di circa il 30-40% dei ricoveri per sindrome coronarica acuta (SCA) e scompenso cardiaco con conseguente grave ritardo nel ricorso alle cure. Si sono più che dimezzate anche le attività ambulatoriali penalizzando i follow-up dei pazienti post-SCA e di quelli con scompenso cardiaco, il monitoraggio dei pazienti con fibrillazione atriale ed in trattamento anticoagulante. L’impatto della Pandemia da SARS-CoV-2 nella ASL di Taranto è stato evidente con una riduzione degli accessi per eventi acuti e ricoveri (– 24%), e calo delle indagini cardiologiche (– 34%). Da un’analisi dei ricoveri in area cardiologica si è evidenziato un incremento degli exitus in età < 60 anni. La valutazione dei fattori di rischio cardiovascolari degli assistiti ha indicato la necessità di un territorio organizzato per la prevenzione di eventi acuti cardiovascolari. Tutto ciò ha reso necessario dei cambiamenti sugli assetti strutturali, organizzativi e tecnologici.

Nel 2010 è stata emanata in Italia la Legge 38, che punta a migliorare formazione e tirocini nel campo delle cure palliative, sebbene al momento non esista un sistema nazionale di monitoraggio di tali pratiche su scala nazionale. A livello internazionale l’eutanasia si è andata sempre più configurando come trattamento possibile fra le cure di fine vita, mentre in Italia resta formalmente illegale. Esistono alcuni studi italiani sulle prospettive dei pazienti rispetto alle cure palliative e all’eutanasia, ma la letteratura relativa alla percezione degli operatori sanitari palliativisti è esigua. Scopo del presente studio è l’indagine di tali percezioni, sia rispetto alla qualità delle cure palliative sia al potenziale ruolo dell’eutanasia nelle cure di fine vita in Italia. La ricerca è stata condotta in tre hospice romani. È stato sviluppato e somministrato un questionario con 75 item graduati secondo la scala Likert a 5 punti, utilizzando come metodi di analisi l’analisi fattoriale e, per la parte statistica, SPSS. Il questionario è stato completato da 56 soggetti. Nella percezione dei partecipanti, i fattori rilevanti per la qualità delle cure palliative sono risultati sette: sofferenza fisica e sociale, benessere psicologico e spirituale, benessere emozionale, partecipazione alle decisioni, compassione, speranza ed empatia. Inoltre, le cure palliative ridurrebbero il desiderio di morte e di eutanasia. I fattori più importanti che emergono dal lavoro sono la sofferenza o il benessere sociali, fisici e psicologici. Gli operatori sanitari coinvolti nello studio non sostengono l’ipotesi dell’eutanasia e anzi ritengono che le cure palliative riducano il desiderio di ottenerla. ---------- In 2010, the State Law no 38 was enacted in Italy, seeking to improve palliative care education and training. There is currently no national monitoring system for palliative care practices in Italy. Euthanasia has become increasingly available internationally as an alternative amidst end-of-life care options, although in Italy this is not the case, and it is formally illegal. Although there are a few studies regarding patients’ perspectives regarding the issue of palliative care and euthanasia in Italy, there is limited literature focused on the perspectives of palliative care health care professionals. The purpose of this study is to explore the perspectives of hospice workers regarding both the quality of palliative care and the potential role of euthanasia in end-of-life care in Italy. This research was conducted with hospice clinicians in three hospices in Rome. A 75 item 5-point Likert scale questionnaire was developed and administered. Factor analysis was used, and descriptive statistics were performed using SPSS. Fifty-six respondents completed the questionnaire. From participants’ perspectives, there are seven significant factors explaining the quality of palliative care in Italy: social and physical suffering, psychological and spiritual well-being, emotional well-being, participation in decision making, compassion, hope, and empathy in care, while reducing patients’ desire for death and euthanasia. The most important of these factors regard social, physical and psychological suffering and well-being. Hospice workers in this study did not support euthanasia and felt that palliative care decreases the patient’s desire for euthanasia. * The manuscript was presented as an abstract in an International Congress on Palliative Care.

RIASSUNTOScopo - Sono presentati i dati di monitoraggio di un servizio psichiatrico territoriale, con l'intenzione di documentare le dimensioni e il profilo demografico e clinico dell'utenza, descrivere per le prime visite le modalita di accesso e di contatto, delineare la distribuzione degli interventi in relazione alle diagnosi, i patterns di utilizzazione del servizio e infine le variabili associate al ricorso continuativo e intenso alle cure, verificando l'ipotesi che i pazienti piu seguiti siano socialmente e clinicamente i più svantaggiati. Disegno - Studio osservazionale con i dati forniti dal primo anno di attivita del sistema informativo locale. Setting - Servizio di Salute Mentale dell'ex USL 25 Emilia Romagna, attualmente Distretto San Giorgio di Piano dell'Azienda-USL Bologna Nord. Principali misure utilizzate - È stato calcolato il rischio relativo di diventare un utente lungoassistito e alto utilizzatore per alcune variabili anagrafiche e clini-co-anamnestiche, rispetto alia categoria di riferimento; la possibility di fattori di confondimento o di interazioni tra variabili e stata controllata con l'analisi stratificata. Risultati - Sono presentati i tassi grezzi di prevalenza-un giorno (635.4/100.000 resident! adulti) e di prevalenza nell'anno (1314.1/100.000) per il 1993. Tra i pazienti in contatto al census-day prevalgono le psicosi schizofreniche e simili, tra le prime visite dell'anno invece le psicosi organiche e i disturbi nevrotici. Al termine della prima visita non viene preso in carico il 50% dei pazienti; la decisione sembra basata sulla diagnosi, a prescindere dai precedenti psichiatrici o da caratteristiche socio-demografiche. Il 20% di utenza con psicosi schizofreniche e simili assorbe il 49% degli interventi e usufruisce di un ventaglio di prestazioni più ampio e articolato delle altre categorie diagnostiche. Il ricorso ai ricoveri è scarso anche per le diagnosi più gravi, con un rapporto complessivo tra pazienti non ospedalizzati e ospedalizzati di 12.5 a 1. I fattori di rischio associati con l'esito di lungoassistiti e alti utilizzatori sono l'età inferiore a 55 anni, la condizione di celibe, il vivere soli o non in famiglia, la diagnosi di psicosi funzionale, la lungoassistenza nel 1992 e la lunga durata di presa in carico. Conclusioni - Coerentemente con i propri obiettivi programmatici il servizio destina le risorse soprattutto ai pazienti clinicamente piu gravi e mostra una forte proiezione territoriale; inoltre sembra accumulare una quota di lungoassistiti proporzionalmente maggiore di altri servizi italiani. L'ipotesi che i pazienti lungoassistiti e alti utilizzatori differiscano per maggiore gravita clinica e anamnestica e confermata, mentre tra le variabili demografiche non emergono differenze statisticamente significative a seconda del sesso, della scolarita e della condizione lavorativa.

L'articolo propone un percorso inteso a migliorare gli standard dell'offerta specialistica nell'ambito dello scompenso cardiaco, nel rispetto dei criteri di efficacia, efficienza ed equita previsti dal Sistema Sanitario Nazionale Italiano (SSNI). Lo studio si fonda su un'analisi di caso, che concerne l'esperienza dell'Azienda Ospedaliera Universitaria (AOU) "San Giovanni di Dio e Ruggi d'Aragona" di Salerno. Partendo da una valutazione sistemica degli indicatori rilevati dall'ufficio Schede Dimissioni Ospedaliere (SDO) relativi al Diagnosis-Related Group (DRG) 127 "Insufficienza cardiaca e shock della cardiologia intensiva" per l'anno 2017, tra cui la degenza media e la percentuale di ricoveri oltre soglia, sono state identificate le criticita dei percorsi assistenziali. Alla luce delle evidenze raccolte, e stato proposto un nuovo disegno del processo assistenziale mediante la metodologia del Business Process Improvement (BPI). Tecnologia, asset management, percorsi di cura, formazione e monitoraggio rappresentano le leve considerate di maggior rilievo ai fini del miglioramento continuo degli standard dell'offerta specialistica nell'ambito dello scompenso cardiaco.

RIASSUNTOScopo - In questi ultimi anni l'epidemiologia è al centro dell'attenzione. La psichiatria è stata all'avanguardia nello sviluppo dei metodi epidemiologici e nella loro applicazione alia ricerca è alia pianificazione. La psichiatria epidemiologica si è occupata prevalentemente del servizi sanitari di secondo livello, cioè dei servizi ospedalieri. Scopo del presente lavoro è discutere quali sistemi di monitoraggio e quali tipi di dati saranno necessari in futuro. Metodo - La discussione e basata sull'esperienza e sui risultati ottenuti dai registri psichiatrici esistenti, principalmente dal Registro Psichiatrico dei Casi danese, presso il Dipartimento di Psichiatria demografica di Aarhus. Risultati - Alcuni Paesi hanno sviluppato sistemi di monitoraggio per la registrazione routinaria dei dati riguardanti il settore ospedaliero, la qualcosa comporta rilevanti benefici per garantire la qualita, per la ricercà e per la pianificazione. Peraltro, dopo l'introduzione della psichiatria decentratà, si deve riconoscere l'urgente necessita di spostare il punto focale affinche l'impiego dell'epidemiologia possa giovare anche alle attivita nel campo della psichiatria territoriale e della salute mentale fornita dai servizi di primo livello. Sebbene cio comporti grandi difficolta, devono essere sviluppati sistemi di monitoraggio per raccogliere informazioni valide e attendibili relative a tali mezzi di cura. E inoltre necessario sviluppare metodi epidemiologici da impiegare nella ricerca e nella garanzia di qualita in questo campo. Tali metodi di ricerca dovrebbero essere utilizzati non solo nell'indagine sull'eziologia. il decorso ed i risultati clinici dei disturbi mentali, ma anche, per esempio, nell'osservazione del funzionamento sociale e della disabilita dei pazienti psichiatrici, del bisogno di cura, della soddisfazione dei bisogni, dell'economia sanitaria e del flusso dei pazienti tra i differenti livelli del sistema di trattamento. Cio provoca numerose domande relative alia sicurezza dei dati, alia legislazione ed a problemi etici legati alia raccolta e all'impiego di dati nei modelli epidemiologici. Conclusioni - Si raccomanda di dare priorità ad un ampia utilizzazione dei dati dei registri esistenti; all'introduzione di registri relativi alia salute mentale fornita dai servizi di secondo livello nei Paesi che ne sono privi; all'introduzione di registri relativi alia salute mentale fornita dai servizi di primo livello; all'introduzione di sistemi di monitoraggio della disabilità; all'introduzione di sistemi per monitorare le risorse dei pazienti; ad una larga collaborazione in questo lavoro tra epidemiologi in campo psichiatrico, amministratori, economisti e tecnici.

L’istituzione del sistema integrato “zerosei” (decreto legislativo n. 65/2017) mira a garantire a tutti i bambini il diritto all’educazione, riconoscendo nei servizi per l’infanzia dei luoghi di cultura educativa e di inclusione sociale. Tuttavia, oltre ad assicurare l’accessibilità, la sostenibilità e l’inclusività, diviene necessario introdurre dei sistemi efficaci di monitoraggio e valutazione, per garantire delle prassi educative di qualità. Nel contesto di un approccio formativo alla valutazione, il presente contributo intende illustrare due differenti percorsi di autovalutazione, il primo legato al processo di accreditamento dei servizi educativi 0-3 in Regione Emilia-Romagna e il secondo realizzato in 20 scuole dell’infanzia statali della provincia di Como.

L’approccio di genere rappresenta un cambiamento culturale che pone ogni persona al centro della cura. È un vero cambio di prospettiva che indica come aspetti fondamentali l’inclusione e la valorizzazione delle variabili biologiche, ambientali e sociali, dalle quali possono dipendere le differenze di salute tra i generi. La legge 3/2018 all’articolo 3 “Applicazione e diffusione della medicina di genere nel Servizio Sanitario Nazionale”, attraverso un Piano attuativo e con l’istituzione presso l'Istituto Superiore di Sanità dell’Osservatorio Nazionale per la Medicina di Genere, riporta gli step da considerare per assicurare l’avvio, il mantenimento nel tempo e il monitoraggio delle azioni richieste. Scopo primario sarà il raggiungimento di una reale equità nelle cure che tenga conto delle differenze di sesso e genere nella programmazione e nell’organizzazione dell’offerta sanitaria.

Negli ultimi anni si &egrave; assistito alla crescita del numero di organizzazioni ibride, imprese caratterizzate da pi&ugrave; domini funzionali e dalla coesistenza di sistemi di valori differenti. Le stesse presentano un modello di corporate governance allargato che richiede l'assunzione di responsabilit&agrave; nei confronti non solo della propriet&agrave;, ma anche verso tutti gli stakeholder. L'obiettivo del presente lavoro si sostanzia nell'esplorare i tre aspetti di governance caratterizzanti un'impresa ibrida con scopo di lucro ossia il bilanciamento di logiche differenti, il monitoraggio delle azioni e dei risultati e la comunicazione esterna, al fine di identificare le azioni da attuare per risolvere le tensioni manageriali insite in tale forma organizzativa. Per far ci&ograve; sono state prese in analisi le societ&agrave; benefit che nell'esercizio della propria attivit&agrave; economica oltre allo scopo del profitto perseguono una o pi&ugrave; finalit&agrave; di beneficio comune. Le evidenze empiriche derivanti dall'analisi del caso studio riguardante l'impresa italiana Illycaff&egrave; permettono di apportare nuova conoscenza nella letteratura sulla corporate governance e sul sustainability management.

L'Autrice propone una diversa organizzazione della sanità territoriale con una maggiore attenzione alla prevenzione grazie a una periodica valutazione dello stato di salute psico-fisico delle persone. Trae spunto da due discipline: la medicina del lavoro e la psiconeuroendocrinoimmunologia. Dalla prima estrapola il metodo relativo all'accertamento dei rischi fisici, chimici, biologici, psicologici e le modalità di monitoraggio dell'assistito. Dalla seconda le basi scientifiche per una visione olistica dell'individuo che tenga conto delle interazioni tra i sistemi dell'organismo e di quelle tra persona e ambiente fisico e sociale. La proposta si concretizza in un documento di valutazione del rischio, realizzato con i metodi noti nell'ambito della sicurezza sui luoghi di lavoro e in una cartella clinica della salute elaborata in base ai principi della Pnei caratterizzata, quindi, da un'anamnesi specifica per definire il profilo psico-socio-culturale dell'assistito e le sue relazioni con l'ambiente fisico e sociale in cui vive. L'Autrice, infine, auspica che la necessaria raccolta sistematica dei dati in formato digitale venga realizzata con il Fascicolo Sanitario Elettronico, già utilizzato in Italia anche se in modo disomogeneo tra le regioni.

Tra gli strumenti a supporto degli interventi infrastrutturali e della gestione efficiente di un sistema di distribuzione idrica, vi è certamente la disponibilità di un buon modello idraulico. Le curve di consumo descrivono la richiesta idropotabile nel tempo, generalmente nell’arco delle 24 ore, e sono necessarie sia in fase di creazione, sia in fase di calibrazione del modello. L’obiettivo è stato quello di definire una metodologia per la costruzione di curve di consumo a partire dai dati di monitoraggio di una rete di distribuzione idrica. La metodologia sviluppata si basa sul metodo del Minimum Night Flow e sulla relazione che lega la perdita idrica reale alla pressione in rete. L’algoritmo è stato implementato nell’ambiente open source R; consente inoltre di svolgere un’analisi di sensitività sui parametri che influenzano la stima del consumo. Lo studio si inserisce nella costruzione e calibrazione del modello numerico della rete di distribuzione idrica di Rapallo (GE), che il DICAM dell’Università di Bologna sta realizzando in collaborazione con IREN SpA. Sono stati raccolti i dati di monitoraggio di 9 distretti relativi all’estate 2018, associando ad essi informazioni censuarie ISTAT. Sono stati adottati valori del consumo minimo notturno pari a 2.9 e 4.08 l/(ua*h), ottenuto dai consumi in telelettura di Fano (PU). Sono stati posti come parametri variabili il passo della media mobile delle portate per la ricerca del minimo notturno e l’esponente di perdita N. I risultati a livello di distretto, per coppie di passo ed N fissati, sono il coefficiente stagionale; le curve di perdita e consumo giornaliero; la stima della perdita idrica; la curva di consumo adimensionale (demand pattern) mediana. L’analisi di sensitività ha evidenziato come all’aumentare del passo della media mobile, vi sia una conseguente sovrastima delle perdite idriche. Le curve di consumo adimensionale mostrano andamenti tipici, con differenze legate alle caratteristiche dei distretti.

Riassunto Negli ultimi anni (causa l'aumento del numero di veicoli in circolazione e la crescente disaffezione verso i mezzi di trasporto pubblico) il problema della congestione del traffico stradale è divenuto sempre più fonte di disagio per la collettività. Le amministrazioni locali sono spesso incapaci di arginare le situazioni più critiche: le variabili in gioco sono molteplici e troppo spesso ci si affida al buon senso piuttosto che affrontare il problema con approccio scientifico. La presente ricerca ha avuto lo scopo di definire degli strumenti e una metodologia di lavoro in grado di supportare efficacemente gli addetti ai lavori nelle scelte riguardanti l'ottimizzazione delle reti stradali. Sono state studiate tre tipologie di ambienti: un parcheggio incustodito, un’autostazione e una rete stradale. L’insieme delle soluzioni progettate per gestirli, studiate per essere moduli indipendenti, costituiscono una completa rassegna di strumenti per il trattamento delle problematiche riguardanti il traffico veicolare. La tecnologia privilegiata per il trattamento dei problemi in esame è stata la visione artificiale, che offre indubbi vantaggi: • utilizza come input dati provenienti da telecamere, tipicamente facili da installare (spesso già installate per altri scopi come la videosorveglianza) e a basso costo rispetto ad altre soluzioni di monitoraggio; • non necessita di installazione di dispositivi a bordo dei veicoli da monitorare, attività non auspicabile (soprattutto perché fonte di disagio per gli utenti) e spesso non possibile; • supponendo una buona illuminazione risulta estremamente precisa nel monitorare veicoli in movimento, caratterizzati da grandi dimensioni e geometrie conosciute e fisse. Ulteriori informazioni provengono dal monitoraggio, tramite GSP, degli autobus del trasporto pubblico locale, resi disponibili grazie alla collaborazione con l'azienda PluService s.r.l. Successivamente alla fase di raccolta dati si è passati all’utilizzo di un simulatore dedicato al traffico su rete stradale, per analizzare le modalità di eliminazione delle criticità e di ottimizzazione dei flussi veicolari.
In recent years (because of the increase in the number of registered vehicles and the growing dissatisfaction with public transport services) traffic congestion problem has been becoming source of discomfort for the community. Local governments are often unable to contain the most critical situations: variables involved are many and too often entrust on common sense rather than cope the problem with scientific approach. The present study was aimed to define the tools and a working methodology that can support experts for choices concerning road networks optimization. Three types of setting were studied : an unattended parking, a bus station and a road network. The set of solutions designed to manage them are conceived to be independent modules. They constitute a complete collection of tools for the road traffic problem treatment. The preferred technology to managing the matter has been computer vision, which offers certain gains:  it uses as input data from cameras, which are typically easy to install (often already installed for other purposes such as security surveillance) and are less expensive than other monitoring solutions;  it does not require installation of vehicle devices which is an undesirable activity (it is a source of discomfort for the users) and is not generally possible;  assuming good lighting, it is extremely accurate to monitoring moving vehicles which are characterized by large dimensions with known and fixed shapes. Additional information comes from local public transport GSP tracking that are made available thanks to the company PluService s.r.l. After the data collection phase we have used a dedicated traffic flow network simulator to optimize the traffic flow and analyse the methods to solve its problems.

L’obiettivo di questo lavoro è la diagnostica di Sistemi a Carrelli Indipendenti con particolare attenzione ai cuscinetti. Il Sistema a Carrelli Indipendenti è una tecnologia innovativa e promettente nell’ambito delle macchine automatiche, che in alcuni casi può sostiture i tipici sistemi di trasporto basati su catene e cinghie guidate da motori rotativi. Il Sistema a Carrelli Indipendenti combina i vantaggi dei servomotori rotativi con quelli dei motori lineari. Esso consiste in una serie di motori lineari modulari di forma curva o rettilinea, che, combinati insieme, realizzano un circuito chiuso. I motori controllano una flotta di carrelli che sono tra loro indipendenti e questa caratteristica rende il sistema flessibile ad ogni tipo di prodotto e compito. Ognuno di questi carrelli è posizionato lungo i motori ed è collegato ad un binario fisso attraverso una serie di cuscinetti. Questo sistema può presentare un problema nel caso in cui vengano utilizzati numerosi carrelli, poiché in questo caso anche il numero dei cuscinetti aumenterebbe. L’elevato numero di cuscinetti riduce il Mean Time Before Failure (MTBF) dell’intera macchina, ma allo stesso tempo, grazie al fatto che ogni carrello è svincolato l’uno dall’altro, è possibile monitorare lo stato di salute di ogni carrello in maniera indipendente. La realizzazione di un sistema di condition monitoring per questi macchinari risulta stimolante anche se impegnativo, in quanto le condizioni di lavoro dei carrelli sono altamente non stazionarie per la variabilità dei profili di carico e velocità. Questo studio tratta il problema dello sviluppo di un sistema di condition monitoring per questa tecnologia, che viene affrontato da diversi punti di vista. Per quanto riguarda l’hardware, è stata realizzata una nuova tecnica per la sincronizzazione dei motion task fra i PLC di differenti costruttori, che vengono usati per il controllo dei Sistemi a Carrelli Indipendenti. Inoltre, sono stati eseguiti esperimenti ed usati metodi di calcolo avanzati per la valutazione della rigidezza dei cuscinetti. Per avere una panoramica completa dei possibili metodi di monitoraggio, sono state utilizzate sia tecniche data-driven che model-based per il rilevamento di guasti nel sistema. Per quanto riguarda i metodi data-driven, sono stati utilizzati algoritmi di machine learning per la identificazione di danni, così come sono state studiate nuove feature per la prognostica. Per quanto si riferisce al model-based, è stato sviluppato un modello che simula i segnali vibratori prodotti dai Sistemi a Carrelli Indipendenti con profilo di moto arbitrario. Per considerare l’intera dinamica del sistema, è stato realizzato un modello multibody del carrello, dei cuscinetti e del binario. Entrambi i modelli realizzati prendono in considerazione profili di moto variabili, varie forme del circuito su cui i carrelli possono muoversi, la meccanica dei carrelli, la variazione dei carichi agenti e differenti tipi di danno nei cuscinetti. Per poter considerare diverse configurazioni del sistema, entrambi i modelli sono scalabili e modulari. Essi sono stati validati attraverso la comparazione tra i dati simulati e i dati reali rilevati attraverso una campagna sperimentale.
The objective of this work is the condition monitoring of Independent Carts System with particular attention to bearings. The Independent Cart Conveyor System is a promising technology that could replace rotary driven chains and belts in the field of automatic machines. This system combines the benefits of servomotors with the advantages of linear motors. It consists of a close path made up of modular linear motors having a curved or a straight shape that control a fleet of carts independently. Each cart is placed along the motors and it is connected, through bearings, to a rail set on the motors themselves. A possible problem can rise with the use of this technology: with the demand of a high production rate, the number of movers necessary in the machine increases and consequently even the number of bearings increases. In this way the high number of rolling bearings reduces the Mean Time Before Failure (MTBF) of the whole machine, but at the same time, thanks to the independent control and the independent monitoring of each cart, it is possible to implement condition monitoring strategies for each cart. The condition monitoring of these elements is challenging for the non-stationary working conditions of variable load and speed profiles. The thesis deals with the problem of the development of a condition monitoring framework for this system from different points of view. About hardware, a new technique for the synchronization between PLCs of different vendors used for the control of this system has been developed. Moreover, bearing stiffness has been evaluated through experimental campaigns and advance computational methods. In order to get a 360-degree view of the possible solutions of this problem, data-driven and model-based condition monitoring techniques have been applied. As regards data-driven, machine learning techniques for fault detection have been used on the basis of an experimental campaign on a specific machine application, as well as a new feature for the prediction of bearing faults has been studied. As regards model-based, a model of the vibration signals produced by the carts with an arbitrary motion profile has been carried out. Moreover, the whole dynamics of the system has been taken into account by means of a multibody modelling of the cart, the bearings and the rail. Both models consider the variable motion profile, the shape of the conveyor path, the mechanical design of the cart, the load variation and the type of fault on the groove ball bearings. The models are scalable and modular in order to test different configurations of the system with different work parameters and both models have been validated by means of the comparison between the simulation results and the system variables recorded during experimental campaigns.

In modern Natural Language Processing (NLP) and Information Retrieval (IR), individual words are typically embedded in vector space, called `word vectors' or `word embedding', to enable differentiable optimization in neural networks. This leads to a new NLP paradigm that could deal with individual words in neural networks. The first issue of the above paradigm is that components in neural networks (like word vectors and hidden states) usually do not convey any concrete physical meaning. One typical way is to use probabilities as well-constrained quantities to better understand neural network components. The challenge of traditional probability theory is that it cannot treat words as atomic discrete events since words are embedded as dense vectors that are not necessarily mutually orthogonal. This thesis proposes a novel framework based on Quantum Probability Theory (QPT) that defines probability axioms in vector space, to probabilistically ground word representation, semantic composition, and semantic abstraction in a unified space. Another issue of the paradigm is that the inductive bias of learning word vectors relies on only the distributional hypothesis: \textit{linguistic items with similar distributions have similar meanings}, while other aspects are usually ignored. This thesis focuses on one of the most nontrivial aspects, namely the spatially or temporally sequential aspect of words. The spatially sequential aspect refers to capture the spatial position of words in any bag-of-words document encoders, while the temporally sequential aspect refers to mine the time-specific word meaning in the scenario when word meanings may evolve with time. Interestingly, the complex-valued word embedding (with amplitude terms and phase terms), which is induced from QPT, could be naturally used to model sequence (both for spacial sequence and temporal sequence) by directly encoding sequential order in phase terms. The benefit is that the rotation nature of phases in waves makes sequential encoding being always bounded no matter how long the length of the sequence/dynamics is. Furthermore, a side effect of the thesis is to bridge the gap between \textit{complex-valued word embeddings} and \textit{sinusoidal position embedding}; it therefore reinterprets commonly-used yet `magic' sinusoidal position embedding in a principled way: sinusoidal position embedding is a real-valued variant of the proposed complex-valued word embeddings. Beyond the spatial dimension, the thesis also explores sinusoidal embeddings in temporally-sequential dimension, called `Word2Fun', for the temporal evolution of words. Word2Fun is proved to be able to approximate any continuous word meaning evolution. The thesis implements the QPT framework with 1) a Quantum Probability Driven neural Network (QPDN) for document modeling that achieves comparable performance with SOTA approaches in text classification benchmarks; and 2) a further extension for text matching, called `complex-valued network for matching' (CNM) , that achieves comparable performance with SOTA approaches in question answering (a typical matching task) benchmarks. This additionally shows the potential to use complex-valued word embedding in general document representation. For the complex-valued word embedding in sequential modeling, the empirical study also evidences the superiority of the `complex-valued word embedding' in spatial sequence modeling and Word2Fun in temporal sequence modeling.
In modern Natural Language Processing (NLP) and Information Retrieval (IR), individual words are typically embedded in vector space, called `word vectors' or `word embedding', to enable differentiable optimization in neural networks. This leads to a new NLP paradigm that could deal with individual words in neural networks. The first issue of the above paradigm is that components in neural networks (like word vectors and hidden states) usually do not convey any concrete physical meaning. One typical way is to use probabilities as well-constrained quantities to better understand neural network components. The challenge of traditional probability theory is that it cannot treat words as atomic discrete events since words are embedded as dense vectors that are not necessarily mutually orthogonal. This thesis proposes a novel framework based on Quantum Probability Theory (QPT) that defines probability axioms in vector space, to probabilistically ground word representation, semantic composition, and semantic abstraction in a unified space. Another issue of the paradigm is that the inductive bias of learning word vectors relies on only the distributional hypothesis: \textit{linguistic items with similar distributions have similar meanings}, while other aspects are usually ignored. This thesis focuses on one of the most nontrivial aspects, namely the spatially or temporally sequential aspect of words. The spatially sequential aspect refers to capture the spatial position of words in any bag-of-words document encoders, while the temporally sequential aspect refers to mine the time-specific word meaning in the scenario when word meanings may evolve with time. Interestingly, the complex-valued word embedding (with amplitude terms and phase terms), which is induced from QPT, could be naturally used to model sequence (both for spacial sequence and temporal sequence) by directly encoding sequential order in phase terms. The benefit is that the rotation nature of phases in waves makes sequential encoding being always bounded no matter how long the length of the sequence/dynamics is. Furthermore, a side effect of the thesis is to bridge the gap between \textit{complex-valued word embeddings} and \textit{sinusoidal position embedding}; it therefore reinterprets commonly-used yet `magic' sinusoidal position embedding in a principled way: sinusoidal position embedding is a real-valued variant of the proposed complex-valued word embeddings. Beyond the spatial dimension, the thesis also explores sinusoidal embeddings in temporally-sequential dimension, called `Word2Fun', for the temporal evolution of words. Word2Fun is proved to be able to approximate any continuous word meaning evolution. The thesis implements the QPT framework with 1) a Quantum Probability Driven neural Network (QPDN) for document modeling that achieves comparable performance with SOTA approaches in text classification benchmarks; and 2) a further extension for text matching, called `complex-valued network for matching' (CNM) , that achieves comparable performance with SOTA approaches in question answering (a typical matching task) benchmarks. This additionally shows the potential to use complex-valued word embedding in general document representation. For the complex-valued word embedding in sequential modeling, the empirical study also evidences the superiority of the `complex-valued word embedding' in spatial sequence modeling and Word2Fun in temporal sequence modeling.

Il tema di ricerca si inquadra nello studio di soluzioni ICT per il monitoraggio remoto di parametri fisiologici, sia su persone con deficit motori, che su persone sane in ambito sportivo e non. Tali soluzioni si basano sulla progettazione di sistemi di video-conferenza che, grazie alla tecnologia WebRTC, permettano ad ogni soggetto di dialogare con il medico di riferimento ed inviare report forniti da dispositivi biomedicali custom. Nella prima fase è stato implementato il sistema di comunicazione peer-to-peer tra client browser in grado, oltre a realizzare la normale video/conferenza, anche di inviare i dati acquisiti da sensori biomedicali. Il primo contesto applicativo, basato sul sistema WebRTC, nasce grazie alla collaborazione con il DAN, “Divers Alert Network”, organizzazione mondiale che opera da anni nella prevenzione e sicurezza dei subacquei durante le loro campagne di immersione. Lo scopo è stato quello di realizzare dispositivi in grado di analizzare eco Doppler audio ed identificare in real-time il numero di bolle gassose contenute in essi ed il relativo grado di rischio e livello di Spencer associato. I dispositivi possono inviare i report generati, mediante il sistema peer-to-peer realizzato, ad una centrale di pronto intervento, dove un operatore, da una veloce analisi del report fornito, è in grado di determinare il tipo di intervento e la tempistica da attuare sul subacqueo. Successivamente lo studio si è spostato su soggetti affetti da deficit motori come tremore, freezing e fluttuazioni, dovuti alla presenza della malattia del Parkinson. A partire da dati grezzi provenienti da sensori inerziali, algoritmi di data fusion hanno permesso di rilevare, in maniera del tutto automatica, manifestazioni dei sintomi del Parkinson. Opportune GUI permettono di generare report ed inviarli, con la tecnologia WebRTC, al team medico, che è in grado di personalizzare la terapia farmacologica in relazione alle manifestazioni e al progredire della malattia stessa.
The research topic is based on the study of ICT solutions for the remote monitoring of physiological parameters, both on people with motor deficits and on healthy people in sports and non-sports activities. The design of video-conferencing systems, based on WebRTC technology, allows each user to communicate with the reference physician and send reports provided by custom biomedical devices. In the first phase, the peer-to-peer communication system was implemented between client browsers, also able, in addition to realizing the normal video / conference, to send the data acquired from biomedical sensors. The first application context, based on the WebRTC system, was provided in collaboration with the DAN, "Divers Alert Network", a worldwide organization that has been operating for years in divers prevention and safety during their diving campaigns. The aim was to realize devices able to analyze echo Doppler audio and identify in real-time the number of gaseous bubbles trapped in the veins and the relative degree of risk and associated Spencer level. The devices can send the generated reports, through the peer-to-peer system implemented to an emergency response center, where an operator, from a quick analysis of the received report, can determine the type and timing of intervention on the diver. Subsequently, the study moved onto subjects affected by motor deficits such as tremors, freezing and fluctuations, due to the presence of Parkinson's disease. Starting from raw data acquired from inertial sensors, data fusion algorithms has been implemented for detecting, in a completely automatic way, manifestations of Parkinson's symptoms. Appropriate GUIs allow to generate reports and send them, with WebRTC technology, to the medical team, which is able to customize the drug therapy in relation to the manifestations and the progress of the disease itself.

L’attività di ricerca si è concentrata nell’ambito dei sistemi di monitoraggio ambientale e della persona. Per quanto riguarda il monitoraggio ambientale sono stati studiati e sviluppati Smart Objects per Internet of Things in grado di realizzare reti diffuse di sensori da impiegare nel monitoraggio sismico con finalità di Earthquake Early Warning. L’obiettivo è stato quello di analizzare e confrontare le prestazioni di un insieme di sensori accelerometrici a basso costo per poter aumentare la densità della rete di monitoraggio ed incrementare così l’efficienza di allerta rapida in caso di eventi sismici. Sempre nell’ottica di realizzare dei sistemi di Early Warning si è studiato come poter realizzare un’infrastruttura di acquisizione ed analisi dati per l’allerta rapida in caso di alluvioni con l’obiettivo di sviluppare una piattaforma in grado di acquisire i dati dei sensori distribuiti sul territorio, processare le informazioni raccolte dai volontari della protezione civile ed automatizzare i processi di modellizzazione delle curve di deflusso per la stima della portata dei fiumi. Così facendo ad ogni valore di livello registrato dagli idrometri si può ottenere la corrispettiva stima della portata senza doverla andare ogni volta a misurare. Lo studio delle tematiche inerenti allo sviluppo di sistemi di monitoraggio della persona, basati su unità inerziali, ha portato alla valutazione dell’impiego di tali sensori in applicazioni biomediche. In tale ambito è stata sviluppata una Wireless Body Sensor Network composta da un’unità inerziale per l’identificazione dell’angolo di flessione della schiena e da sensori per l’acquisizione di segnali elettromiografici superficiali dei muscoli lombari. L’obiettivo è stato quello di valutare la presenza o assenza di un fenomeno fisiologico chiamato Flexion-Relaxation Phenomenon statisticamente presente nella maggior parte di soggetti sani che non presentano mal di schiena. La ricerca si è focalizzata sulla realizzazione di un sistema in grado di elaborare le diverse tipologie di segnali al fine di ricavare dei parametri per identificare e quantificare il fenomeno in maniera oggettiva, automatica e con elevata affidabilità.
The research activity focused on environmental and human monitoring systems. As regards environmental monitoring, Smart Objects have been studied and developed for the Internet of Things capable of creating widespread networks of sensors to be used in seismic monitoring for the purpose of Earthquake Early Warning. The goal was to analyze and compare the performance of a set of low-cost accelerometer sensors in order to increase the density of the monitoring network and thus increase the efficiency of early warning in case of earthquakes. Still, with a view to creating Early Warning Systems, it was studied how to create a data acquisition and analysis infrastructure for rapid warning in the event of floods with the aim of developing a platform capable of acquiring sensor data distributed throughout the territory, process the information collected by civil protection volunteers and automate the processes of modeling the stage-discharges curves for estimating the discharges of rivers. In this way, at each level value recorded by the hydrometric sensors, the corresponding estimate of the flow rate can be obtained without having to go to measure it every time. The study of issues related to the development of human activity monitoring systems, based on inertial units, has led to the evaluation of the use of these sensors in biomedical applications. In this context, a Wireless Body Sensor Network was developed consisting of an inertial unit for identifying the flexion angle of the back and sensors for the acquisition of surface electromyography signals of the back muscles. The goal was to evaluate the presence or absence of a physiological phenomenon called Flexion-Relaxation Phenomenon statistically present in most healthy subjects who do not have low back pain. The research focused on the creation of a system capable of processing the different types of signals in order to obtain parameters to identify and quantify the phenomenon in an objective, automatic, and highly reliable manner.

Le tecniche di monitoraggio possono estrarre dati accurati sul comportamento dei sistemi software. Se utilizzati nel campo, possono rivelare come le applicazioni si comportano in contesti del mondo reale e come i programmi sono effettivamente esercitati dai loro utenti. Tuttavia, la raccolta, l'elaborazione e la distribuzione dei dati sul campo devono essere eseguiti senza interruzioni e in modo non invasivo mentre gli utenti interagiscono con le loro applicazioni. Per limitare l'intrusività del monitoraggio sul campo, un approccio comune consiste nel ridurre la quantità di dati raccolti (ad esempio, in pochi eventi e in crash dump), che tuttavia possono influire gravemente sull'efficacia delle tecniche che sfruttano i dati sul campo. Questa tesi di dottorato indaga il trade-off tra il monitoraggio sul campo e il degrado dell'esperienza utente nelle applicazioni interattive, cioè le applicazioni che richiedono input dell'utente per continuare le sue operazioni. In particolare, abbiamo identificato due grandi sfide: capire come l'utente percepisce il sovraccarico del monitoraggio e studiare come raccogliere dati in modo non intrusivo senza perdere troppe informazioni. In breve, forniamo tre contributi principali. In primo luogo, presentiamo uno studio empirico volto a quantificare se e in che misura il sovraccarico di monitoraggio introdotto in un'applicazione interattiva è percepito dagli utenti. I risultati riportati possono essere sfruttati per progettare attentamente le procedure di analisi in esecuzione sul campo. In particolare, abbiamo scoperto che gli utenti non percepivano differenze significative per un overhead dell'80% e raramente percepivano un overhead del 140%. In secondo luogo, introduciamo un framework di monitoraggio per ricavare dati a runtime completi senza influire sulla qualità dell'esperienza utente. La tecnica produce un automa a stati finiti che mostra i possibili usi dell'applicazione dagli eventi osservati sul campo. Dal modello, è anche possibile estrarre tracce accurate e complete che potrebbero essere utilizzate per supportare varie attività, come il debugging, la riproduzione e la profilazione di errori di campo. Infine, presentiamo una strategia per ridurre ulteriormente l'impatto del monitoraggio limitando l'attività svolta in parallelo con le operazioni degli utenti: la strategia ritarda il salvataggio di eventi da archiviare in fasi di inattività dell'applicazione per ridurre l'impatto sull'esperienza utente. L'approccio riduce considerevolmente l'impatto del monitoraggio sulle operazioni degli utenti producendo tracce estremamente accurate. I risultati ottenuti in questo dottorato la tesi può abilitare una serie di soluzioni di test e analisi che sfruttano in modo estensivo i dati sul campo.
Monitoring techniques can extract accurate data about the behavior of software systems. When used in the field, they can reveal how applications behave in real-world contexts and how programs are actually exercised by their users. However, the collection, processing, and distribution of field data must be done seamlessly and unobtrusively while users interact with their applications. To limit the intrusiveness of field monitoring a common approach is to reduce the amount of collected data (e.g., to rare events and to crash dumps), which, however, may severely affect the effectiveness of the techniques that exploit field data. This Ph.D. thesis investigates the trade-off between field monitoring and the degradation of the user experience in interactive applications, that is, applications that require user inputs to continue its operations. In particular, we identified two big challenges: to understand how the user perceives monitoring overhead and, to study how to collect data in a non-intrusive way without losing too much information. In brief, we provide three main contributions. In the first place, we present an empirical study aimed at quantifying if and to what extent the monitoring overhead introduced in an interactive application is perceived by users. The reported results can be exploited to carefully design analysis procedures running in the field. In particular, we realized that users do not perceive significant differences for an overhead of 80\% and seldom perceived an overhead of 140\%. Secondly, we introduce a monitoring framework for deriving comprehensive runtime data without affecting the quality of the user experience. The technique produces a finite state automaton that shows possible usages of the application from the events observed in the field. From the model, it is also possible to extract accurate and comprehensive traces that could be used to support various tasks, such as debugging, field failures reproduction and profiling. Finally, we present a strategy to further reduce the impact of monitoring by limiting the activity performed in parallel with users' operations: the strategy delays the saving of events to file to idle phases of the application to reduce the impact on the user experience. The approach considerably decreases the impact of monitoring on user operations producing highly accurate traces. The results obtained in this Ph.D. thesis can enable a range of testing and analysis solutions that extensively exploit field data.

In the last 50 years, flooding has figured as the most frequent and widespread natural disaster globally. Extreme precipitation events stemming from climate change could alter the hydro-geological regime resulting in increased flood risk. Near real-time precipitation monitoring at local scale is essential for flood risk mitigation in urban and suburban areas, due to their high vulnerability. Presently, most of the rainfall data is obtained from ground‐based measurements or remote sensing that provide limited information in terms of temporal or spatial resolution. Other problems may be due to the high costs. Furthermore, rain gauges are unevenly spread and usually placed away from urban centers. In this context, a big potential is represented by the use of innovative techniques to develop low-cost monitoring systems. Despite the diversity of purposes, methods and epistemological fields, the literature on the visual effects of the rain supports the idea of camera-based rain sensors but tends to be device-specific. The present thesis aims to investigate the use of easily available photographing devices as rain detectors-gauges to develop a dense network of low-cost rainfall sensors to support the traditional methods with an expeditious solution embeddable into smart devices. As opposed to existing works, the study focuses on maximizing the number of image sources (like smartphones, general-purpose surveillance cameras, dashboard cameras, webcams, digital cameras, etc.). This encompasses cases where it is not possible to adjust the camera parameters or obtain shots in timelines or videos. Using a Deep Learning approach, the rainfall characterization can be achieved through the analysis of the perceptual aspects that determine whether and how a photograph represents a rainy condition. The first scenario of interest for the supervised learning was a binary classification; the binary output (presence or absence of rain) allows the detection of the presence of precipitation: the cameras act as rain detectors. Similarly, the second scenario of interest was a multi-class classification; the multi-class output described a range of quasi-instantaneous rainfall intensity: the cameras act as rain estimators. Using Transfer Learning with Convolutional Neural Networks, the developed models were compiled, trained, validated, and tested. The preparation of the classifiers included the preparation of a suitable dataset encompassing unconstrained verisimilar settings: open data, several data owned by National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (dashboard cameras in Japan coupled with high precision multi-parameter radar data), and experimental activities conducted in the NIED Large Scale Rainfall Simulator. The outcomes were applied to a real-world scenario, with the experimentation through a pre-existent surveillance camera using 5G connectivity provided by Telecom Italia S.p.A. in the city of Matera (Italy). Analysis unfolded on several levels providing an overview of generic issues relating to the urban flood risk paradigm and specific territorial questions inherent with the case study. These include the context aspects, the important role of rainfall from driving the millennial urban evolution to determining present criticality, and components of a Web prototype for flood risk communication at local scale. The results and the model deployment raise the possibility that low‐cost technologies and local capacities can help to retrieve rainfall information for flood early warning systems based on the identification of a significant meteorological state. The binary model reached accuracy and F1 score values of 85.28% and 0.86 for the test, and 83.35% and 0.82 for the deployment. The multi-class model reached test average accuracy and macro-averaged F1 score values of 77.71% and 0.73 for the 6-way classifier, and 78.05% and 0.81 for the 5-class. The best performances were obtained in heavy rainfall and no-rain conditions, whereas the mispredictions are related to less severe precipitation. The proposed method has limited operational requirements, can be easily and quickly implemented in real use cases, exploiting pre-existent devices with a parsimonious use of economic and computational resources. The classification can be performed on single photographs taken in disparate conditions by commonly used acquisition devices, i.e. by static or moving cameras without adjusted parameters. This approach is especially useful in urban areas where measurement methods such as rain gauges encounter installation difficulties or operational limitations or in contexts where there is no availability of remote sensing data. The system does not suit scenes that are also misleading for human visual perception. The approximations inherent in the output are acknowledged. Additional data may be gathered to address gaps that are apparent and improve the accuracy of the precipitation intensity prediction. Future research might explore the integration with further experiments and crowdsourced data, to promote communication, participation, and dialogue among stakeholders and to increase public awareness, emergency response, and civic engagement through the smart community idea.
Negli ultimi 50 anni, le alluvioni si sono confermate come il disastro naturale più frequente e diffuso a livello globale. Tra gli impatti degli eventi meteorologici estremi, conseguenti ai cambiamenti climatici, rientrano le alterazioni del regime idrogeologico con conseguente incremento del rischio alluvionale. Il monitoraggio delle precipitazioni in tempo quasi reale su scala locale è essenziale per la mitigazione del rischio di alluvione in ambito urbano e periurbano, aree connotate da un'elevata vulnerabilità. Attualmente, la maggior parte dei dati sulle precipitazioni è ottenuta da misurazioni a terra o telerilevamento che forniscono informazioni limitate in termini di risoluzione temporale o spaziale. Ulteriori problemi possono derivare dagli elevati costi. Inoltre i pluviometri sono distribuiti in modo non uniforme e spesso posizionati piuttosto lontano dai centri urbani, comportando criticità e discontinuità nel monitoraggio. In questo contesto, un grande potenziale è rappresentato dall'utilizzo di tecniche innovative per sviluppare sistemi inediti di monitoraggio a basso costo. Nonostante la diversità di scopi, metodi e campi epistemologici, la letteratura sugli effetti visivi della pioggia supporta l'idea di sensori di pioggia basati su telecamera, ma tende ad essere specifica per dispositivo scelto. La presente tesi punta a indagare l'uso di dispositivi fotografici facilmente reperibili come rilevatori-misuratori di pioggia, per sviluppare una fitta rete di sensori a basso costo a supporto dei metodi tradizionali con una soluzione rapida incorporabile in dispositivi intelligenti. A differenza dei lavori esistenti, lo studio si concentra sulla massimizzazione del numero di fonti di immagini (smartphone, telecamere di sorveglianza generiche, telecamere da cruscotto, webcam, telecamere digitali, ecc.). Ciò comprende casi in cui non sia possibile regolare i parametri fotografici o ottenere scatti in timeline o video. Utilizzando un approccio di Deep Learning, la caratterizzazione delle precipitazioni può essere ottenuta attraverso l'analisi degli aspetti percettivi che determinano se e come una fotografia rappresenti una condizione di pioggia. Il primo scenario di interesse per l'apprendimento supervisionato è una classificazione binaria; l'output binario (presenza o assenza di pioggia) consente la rilevazione della presenza di precipitazione: gli apparecchi fotografici fungono da rivelatori di pioggia. Analogamente, il secondo scenario di interesse è una classificazione multi-classe; l'output multi-classe descrive un intervallo di intensità delle precipitazioni quasi istantanee: le fotocamere fungono da misuratori di pioggia. Utilizzando tecniche di Transfer Learning con reti neurali convoluzionali, i modelli sviluppati sono stati compilati, addestrati, convalidati e testati. La preparazione dei classificatori ha incluso la preparazione di un set di dati adeguato con impostazioni verosimili e non vincolate: dati aperti, diversi dati di proprietà del National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (telecamere dashboard in Giappone accoppiate con dati radar multiparametrici ad alta precisione) e attività sperimentali condotte nel simulatore di pioggia su larga scala del NIED. I risultati sono stati applicati a uno scenario reale, con la sperimentazione attraverso una telecamera di sorveglianza preesistente che utilizza la connettività 5G fornita da Telecom Italia S.p.A. nella città di Matera (Italia). L'analisi si è svolta su più livelli, fornendo una panoramica sulle questioni relative al paradigma del rischio di alluvione in ambito urbano e questioni territoriali specifiche inerenti al caso di studio. Queste ultime includono diversi aspetti del contesto, l'importante ruolo delle piogge dal guidare l'evoluzione millenaria della morfologia urbana alla determinazione delle criticità attuali, oltre ad alcune componenti di un prototipo Web per la comunicazione del rischio alluvionale su scala locale. I risultati ottenuti e l'implementazione del modello corroborano la possibilità che le tecnologie a basso costo e le capacità locali possano aiutare a caratterizzare la forzante pluviometrica a supporto dei sistemi di allerta precoce basati sull'identificazione di uno stato meteorologico significativo. Il modello binario ha raggiunto un'accuratezza e un F1-score di 85,28% e 0,86 per il set di test e di 83,35% e 0,82 per l'implementazione nel caso di studio. Il modello multi-classe ha raggiunto un'accuratezza media e F1-score medio (macro-average) di 77,71% e 0,73 per il classificatore a 6 vie e 78,05% e 0,81 per quello a 5 classi. Le prestazioni migliori sono state ottenute nelle classi relative a forti precipitazioni e assenza di pioggia, mentre le previsioni errate sono legate a precipitazioni meno estreme. Il metodo proposto richiede requisiti operativi limitati, può essere implementato facilmente e rapidamente in casi d'uso reali, sfruttando dispositivi preesistenti con un uso parsimonioso di risorse economiche e computazionali. La classificazione può essere eseguita su singole fotografie scattate in condizioni disparate da dispositivi di acquisizione di uso comune, ovvero da telecamere statiche o in movimento senza regolazione dei parametri. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile nelle aree urbane in cui i metodi di misurazione come i pluviometri incontrano difficoltà di installazione o limitazioni operative o in contesti in cui non sono disponibili dati di telerilevamento o radar. Il sistema non si adatta a scene che sono fuorvianti anche per la percezione visiva umana. I limiti attuali risiedono nelle approssimazioni intrinseche negli output. Per colmare le lacune evidenti e migliorare l'accuratezza della previsione dell'intensità di precipitazione, sarebbe possibile un'ulteriore raccolta di dati. Sviluppi futuri potrebbero riguardare l'integrazione con ulteriori esperimenti in campo e dati da crowdsourcing, per promuovere comunicazione, partecipazione e dialogo aumentando la resilienza attraverso consapevolezza pubblica e impegno civico in una concezione di comunità smart.

Despite significant efforts have been directed toward reducing waste generation and encouraging alternative waste management strategies, landfills still remain the main option for Municipal Solid Waste (MSW) disposal in many countries. Hence, landfills and related impacts on the surroundings are still current issues throughout the world. Actually, the major concerns are related to the potential emissions of leachate and landfill gas into the environment, that pose a threat to public health, surface and groundwater pollution, soil contamination and global warming effects. To ensure environmental protection and enhance landfill sustainability, modern sanitary landfills are equipped with several engineered systems with different functions. For instance, the installation of containment systems, such as bottom liner and multi-layers capping systems, is aimed at reducing leachate seepage and water infiltration into the landfill body as well as gas migration, while eventually mitigating methane emissions through the placement of active oxidation layers (biocovers). Leachate collection and removal systems are designed to minimize water head forming on the bottom section of the landfill and consequent seepages through the liner system. Finally, gas extraction and utilization systems, allow to recover energy from landfill gas while reducing explosion and fire risks associated with methane accumulation, even though much depends on gas collection efficiency achieved in the field (range: 60-90% Spokas et al., 2006; Huitric and Kong, 2006). Hence, impacts on the surrounding environment caused by the polluting substances released from the deposited waste through liquid and gas emissions can be potentially mitigated by a proper design of technical barriers and collection/extraction systems at the landfill site. Nevertheless, the long-term performance of containment systems to limit the landfill emissions is highly uncertain and is strongly dependent on site-specific conditions such as climate, vegetative covers, containment systems, leachate quality and applied stress. Furthermore, the design and operation of leachate collection and treatment systems, of landfill gas extraction and utilization projects, as well as the assessment of appropriate methane reduction strategies (biocovers), require reliable emission forecasts for the assessment of system feasibility and to ensure environmental compliance. To this end, landfill simulation models can represent an useful supporting tool for a better design of leachate/gas collection and treatment systems and can provide valuable information for the evaluation of best options for containment systems depending on their performances under the site-specific conditions. The capability in predicting future emissions levels at a landfill site can also be improved by combining simulation models with field observations at full-scale landfills and/or with experimental studies resembling landfill conditions. Indeed, this kind of data may allow to identify the main parameters and processes governing leachate and gas generation and can provide useful information for model refinement. In view of such need, the present research study was initially addressed to develop a new landfill screening model that, based on simplified mathematical and empirical equations, provides quantitative estimation of leachate and gas production over time, taking into account for site-specific conditions, waste properties and main landfill characteristics and processes. In order to evaluate the applicability of the developed model and the accuracy of emissions forecast, several simulations on four full-scale landfills, currently in operative management stage, were carried out. The results of these case studies showed a good correspondence of leachate estimations with monthly trend observed in the field and revealed that the reliability of model predictions is strongly influenced by the quality of input data. In particular, the initial waste moisture content and the waste compression index, which are usually data not available from a standard characterisation, were identified as the key unknown parameters affecting leachate production. Furthermore, the applicability of the model to closed landfills was evaluated by simulating different alternative capping systems and by comparing the results with those returned by the Hydrological Evaluation of Landfill Performance (HELP), which is the most worldwide used model for comparative analysis of composite liner systems. Despite the simplified approach of the developed model, simulated values of infiltration and leakage rates through the analysed cover systems were in line with those of HELP. However, it should be highlighted that the developed model provides an assessment of leachate and biogas production only from a quantitative point of view. The leachate and biogas composition was indeed not included in the forecast model, as strongly linked to the type of waste that makes the prediction in a screening phase poorly representative of what could be expected in the field. Hence, for a qualitative analysis of leachate and gas emissions over time, a laboratory methodology including different type of lab-scale tests was applied to a particular waste material. Specifically, the research was focused on mechanically biologically treated (MBT) wastes which, after the introduction of the European Landfill Directive 1999/31/EC (European Commission, 1999) that imposes member states to dispose of in landfills only wastes that have been preliminary subjected to treatment, are becoming the main flow waste landfilled in new Italian facilities. However, due to the relatively recent introduction of the MBT plants within the waste management system, very few data on leachate and gas emissions from MBT waste in landfills are available and, hence, the current knowledge mainly results from laboratory studies. Nevertheless, the assessment of the leaching characteristics of MBT materials and the evaluation of how the environmental conditions may affect the heavy metals mobility are still poorly investigated in literature. To gain deeper insight on the fundamental mechanisms governing the constituents release from MBT wastes, several leaching experiments were performed on MBT samples collected from an Italian MBT plant and the experimental results were modelled to obtain information on the long-term leachate emissions. Namely, a combination of experimental leaching tests were performed on fully-characterized MBT waste samples and the effect of different parameters, mainly pH and liquid to solid ratio (L/S,) on the compounds release was investigated by combining pH static-batch test, pH dependent tests and dynamic up-flow column percolation experiments. The obtained results showed that, even though MBT wastes were characterized by relatively high heavy metals content, only a limited amount was actually soluble and thus bioavailable. Furthermore, the information provided by the different tests highlighted the existence of a strong linear correlation between the release pattern of dissolved organic carbon (DOC) and several metals (Co, Cr, Cu, Ni, V, Zn), suggesting that complexation to DOC is the leaching controlling mechanism of these elements. Thus, combining the results of batch and up-flow column percolation tests, partition coefficients between DOC and metals concentration were derived. These data, coupled with a simplified screening model for DOC release, allowed to get a very good prediction of metal release during the experiments and may provide useful indications for the evaluation of long-term emissions from this type of waste in a landfill disposal scenario. In order to complete the study on the MBT waste environmental behaviour, gas emissions from MBT waste were examined by performing different anaerobic tests. The main purpose of this study was to evaluate the potential gas generation capacity of wastes and to assess possible implications on gas generation resulting from the different environmental conditions expected in the field. To this end, anaerobic batch tests were performed at a wide range of water contents (26-43 %w/w up to 75 %w/w on wet weight) and temperatures (from 20-25 °C up to 55 °C) in order to simulate different landfill management options (dry tomb or bioreactor landfills). In nearly all test conditions, a quite long lag-phase was observed (several months) due to the inhibition effects resulting from high concentrations of volatile fatty acids (VFAs) and ammonia that highlighted a poor stability degree of the analysed material. Furthermore, experimental results showed that the initial waste water content is the key factor limiting the anaerobic biological process. Indeed, when the waste moisture was lower than 32 %w/w the methanogenic microbial activity was completely inhibited. Overall, the obtained results indicated that the operative conditions drastically affect the gas generation from MBT waste, in terms of both gas yield and generation rate. This suggests that particular caution should be paid when using the results of lab-scale tests for the evaluation of long-term behaviour expected in the field, where the boundary conditions change continuously and vary significantly depending on the climate, the landfill operative management strategies in place (e.g. leachate recirculation, waste disposal methods), the hydraulic characteristics of buried waste, the presence and type of temporary and final cover systems.

Nel primo capitolo è stato effettuato un excursus del Sistema Sanitario Nazionale, partendo dalle sue origini per arrivare ai giorni nostri. Nel secondo capitolo è stata analizzata la metodologia I.C.A., che ha permesso mediante l’algoritmo dell’indicatore “peso intervento”, il calcolo del costo della pianificazione assistenziale di un evento ricovero. Il terzo capitolo è lo studio di ricerca che è stato condotto, studio pilota effettuato presso l’IRCCS San Martino - IST e studio multicentrico effettuato presso tre Strutture Pubbliche del Sistema Sanitario Ligure.

La II Sezione dell’AIIA ha promosso un’occasione di incontro, confronto e riflessione sul tema “L’edilizia rurale tra sviluppo tecnologico e tutela del territorio” attraverso l’esposizione dei risultati delle più recenti ricerche condotte sull’argomento dai ricercatori del SSD “Costruzioni rurali e territorio agroforestale”. I lavori hanno previsto tre sessioni: nell’ambito della prima sono stati presentati i risultati del PRIN 2008 su “Integrazione di sistemi tecnologici innovativi per il monitoraggio a distanza di animali”, con interventi delle varie Unità Operative coinvolte. Nella seconda e terza sessione sono stati presentati i risultati scientifici di ricerche sui temi dell’Innovazione tecnologica negli edifici agricoli e delle Tendenze nella progettazione di edifici agricoli per un uso sostenibile del territorio.