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AI Healthcare Scenario Simulator

Simulazione Monte Carlo per l'AI Distribuita in Sanità

Simulatore Avanzato AI Healthcare

Simulazione Monte Carlo multidimensionale per valutare l'implementazione di sistemi AI distribuiti in contesti sanitari, integrando parametri tecnologici, economici, normativi ed etici.

Visualizzazione 3D Real-Time

Parametri Tecnologici

Parametri Economici

Parametri Etici

Metriche Chiave

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Probabilità Successo
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Risk Score
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ROI Previsto
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Timeline (mesi)

Validazione Statistica

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Intervallo Confidenza 95%
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P-Value
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Effect Size (Cohen's d)
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R² Goodness of Fit

Analisi Performance

Analisi di Sensitività

Metodologia Scientifica e Validazione

Simulazione Monte Carlo

Utilizziamo simulazioni Monte Carlo con 10,000+ iterazioni per generare distribuzioni di probabilità robuste per ogni metrica di output.

P(Success) = ∫ f(x₁,x₂,...,xₙ) dx

Modello Multidimensionale

Il modello integra quattro dimensioni utilizzando una funzione di utilità composita con pesi dinamici calibrati su dati empirici.

U = w₁·T + w₂·E + w₃·L + w₄·Eth

Analisi di Sensitività

Implementiamo analisi di sensitività locale e globale per identificare i parametri con maggiore impatto sui risultati finali.

Sᵢ = V[E(Y|Xᵢ)] / V(Y)

Validazione Statistica

Tutti i risultati includono intervalli di confidenza al 95%, test di significatività e metriche di goodness-of-fit.

CI₉₅% = μ ± 1.96 × (σ/√n)

Machine Learning Predictive

Incorporiamo algoritmi di ML addestrati su dataset storici per migliorare l'accuratezza predittiva.

ŷ = Σ wᵢ·hᵢ(x)

Benchmark e Calibrazione

Il modello è calibrato contro benchmark industriali e dati pubblicati in letteratura peer-reviewed.

RMSE = √(Σ(yᵢ - ŷᵢ)²/n)

Esecuzione Simulazione Monte Carlo...