Ecosistemi di digital twins per applicazioni intelligenti nella sanità digitale

La digitalizzazione della sanità è vista come un’evoluzione necessaria per migliorare efficienza e qualità dei sistemi sanitari, aumentando la tracciabilità e supportando il processo decisionale. In questo contesto, il concetto di Digital Twin (DT) si è affermato come un’astrazione per modellare e rappresentare asset fisici, costruendone una replica software continuamente aggiornata tramite dati raccolti dal mondo reale. Tuttavia, domini complessi come quello sanitario sono caratterizzati da asset eterogenei le cui relazioni sono cruciali per fornire una rappresentazione completa e accurata del contesto fisico. Questa tesi esplora le sfide ingegneristiche legate allo sviluppo di Ecosistemi di Digital Twins (DTE) che integrano DT eterogenei connessi tra loro da relazioni dinamiche. Il concetto di DTE è proposto come layer di astrazione a supporto dello sviluppo di applicazioni intelligenti in grado di sfruttarne le capacità per acquisire una visione globale del mondo fisico e automatizzare processi. Per affrontare tali sfide, il lavoro introduce soluzioni architetturali per lo sviluppo di DT focalizzate su modularità e interoperabilità. L’approccio è completato dall’introduzione di descrizioni (semantiche) per DT, volte a supportare sia la gestione operativa che l’integrazione nei DTE. Ispirandosi alla natura basata su hypermedia del Web e al Web of Things, è stato sviluppato un prototipo di Hypermedia Web of Digital Twins (HWoDT) per l’implementazione di DTE. Infine, viene esplorato l’uso dei Sistemi Multi-Agente (MAS) come mezzo per realizzare applicazioni intelligenti e affidabili nei DTE, chiarendo la relazione con i DT e contribuendo all’ingegneria dei MAS basati sul modello Belief-Desire-Intention. L’approccio proposto è validato attraverso l’analisi e lo sviluppo di scenari applicativi nel dominio sanitario.