AI Healthcare Simulator - AI Distribuita e Governance Sanitaria

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

Architettura AI

Complessità Algoritmica: 5

Numero Nodi: 12

Latenza (ms): 100ms

Parametri Economici

Budget (M€): 5M€

Costi Operativi (%): 15%

ROI Target (%): 50%

Parametri Normativi

Regime Normativo

Livello Privacy: 8

Compliance Score: 75%

Parametri Etici

Bias Tolerance (%): 5%

Trasparenza: 8

Equità Algoritmica: 9

Metriche Chiave

Probabilità Successo

Risk Score

ROI Previsto

Timeline (mesi)

Validazione Statistica

Intervallo Confidenza 95%

P-Value

Effect Size (Cohen's d)

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)