Ministero dell' Istruzione, dell' Università e della Ricerca , ,
Dipartimento per l'Università, l'Alta Formazione Artistica, Musicale e Coreutica e per la Ricerca Direzione Generale per il Coordinamento e lo Sviluppo della Ricerca
PROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE RICHIESTA DI COFINANZIAMENTO (D.M. 1152/ric del 27/12/2011)
PROGETTO DI UNA UNITÀ DI RICERCA - MODELLO B Anno 2010-2011 - prot. 2010J3HN72_005
1 - Area Scientifico-disciplinare
01: Scienze matematiche e informatiche 90% * 09: Ingegneria industriale e dell'informazione 10%
* Area prescelta ai fini della valutazione
2 - Coordinatore Scientifico
TERENZIANI PAOLO
Professore Ordinario
Università degli Studi del PIEMONTE ORIENTALE "Amedeo Avogadro"-Vercelli
Facoltà di SCIENZE MATEMATICHE FISICHE e NATURALI
Dipartimento di INFORMATICA
3 - Responsabile dell'Unità di Ricerca
BERGENTI (Cognome)
FEDERICO (Nome)
Ricercatore confermato (Qualifica)
17/04/1973 (Data di nascita)
BRGFRC73D17G337V (Codice fiscale)
Università degli Studi di PARMA (Università/Ente)
Dipartimento di MATEMATICA (Dipartimento)
+390521906929 (telefono)
+390521906950 (fax)
[email protected] (E-mail)
4 - Curriculum scientifico
Testo italiano
Federico Bergenti ha ricevuto il dottorato di ricerca in Tecnologie dell'Informazione dall'Università degli Studi di Parma, Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, nel 2002.
Dalla stessa Università ha ottenuto la laurea in Ingegneria Elettronica nel 1998.
Dal 1998 al 1999 ha lavorato presso la società CSELT S.p.A. (Centro Studi e Laboratori Telecomunicazioni) di Torino.
Dal 2002 al 2006 ha lavorato per il CNIT (Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni) presso l'unità di ricerca di Parma.
Da Ottobre 2007 è Ricercatore di Informatica presso l'Università di Parma dove afferisce al Dipartimento di Matematica.
Federico ha svolto ricerca principalmente nel campo dell'Intelligenza Artificiale e dell'Ingegneria del Software, con particolare riferimento ai sistemi multi-agente.
Nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale si è occupato di problematiche legate ai linguaggi di comunicazione tra agenti ed alla loro semantica. Nell'ambito dell'Ingegneria del Software si è inizialmente occupato di architetture per middleware basati su agenti ed in seguito di problematiche inerenti la riusabilità ed il disaccoppiamento nei sistemi ad agenti.
Più recentemente si è interessato di linguaggi di programmazione per agenti basati su un approccio legato alla programmazione (logica) a vincoli.
Federico ha partecipato a vari progetti di ricerca finanziati dalla Commissione Europea nell'ambito del V e VI programma quadro (principalmente IST/RTD) incentrati su tematiche riguardanti i sistemi multi-agente e le loro applicazioni.
Federico ha coordinato diverse iniziative in campo scientifico tra cui l'organizzazione di vari workshop internazionali. Dal 2006 è parte del Senior Program Committee della conferenza internazionale AAMAS (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems).
Testo inglese
Federico Bergenti received his Ph.D. in Information Technologies from the University of Parma (Department of Information Engineering) in 2002.
From the same University, he obtained a Laurea degree (M.Sc.) in Electronic Engineering in 1998.
From 1998 to 1999 he worked for CSELT S.p.A. (Centro Studi e Laboratori Telecomunicazioni) in Turin.
From 2000 to 2006 he worked for CNIT (Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni) at Parma research unit.
From October 2007 he is a Researcher in Computer Science at the University of Parma and he is affiliated to the Department of Mathematics.
Federico's research activity has been mainly devoted to Artificial Intelligence and Software Engineering, with special regard to multi-agent systems. In the field of Artificial Intelligence he has worked on issues related to agent communication languages and their semantics. In the field of Software Engineering, he initially worked on architectures for agent-based middleware, then he concentrated on issues related to reusability and strong decoupling in agent-based systems.
More recently, he turned his interests towards agent programming languages. In particular, he is interested in approaches that rely on constraint (logic) programming.
Federico participated in many research projects funded by the European Commission within the 5th and the 6th Framework Programme (mainly IST/RTD) that dealt with issues related to multi-agent systems and their applications.
Federico coordinated various scientific initiatives, among which the organization of many international workshops. Since 2006, he is part of the Senior Program Committee of AAMAS (Autonomous Agents and Multi-Agent Systems) international conference.
5 - Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile dell'Unità di Ricerca
1. BERGENTI F., A. POGGI (2010). Developing Smart Emergency Applications with Multi-Agent Systems. INTERNATIONAL JOURNAL OF E-HEALTH AND MEDICAL COMMUNICATIONS, vol. 1(4); p. 1-13, ISSN: 1947-315X
2. BERGENTI F., POGGI A., SOMACHER M. (2002). A Collaborative Platform for Fixed and Mobile Networks. COMMUNICATIONS OF THE ACM, vol. 45;
p. 39-44, ISSN: 0001-0782
3. BERGENTI F., POGGI A., BURG B., CAIRE G. (2001). Deploying FIPA-compliant Systems on Handheld Devices. IEEE INTERNET COMPUTING, vol.
5(4); p. 20-25, ISSN: 1089-7801
4. CAGNONI S., BERGENTI F., MORDONINI M., ADORNI G. (2005). Evolving binary classifiers through parallel computation of multiple fitness cases. IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS MAN AND CYBERNETICS PART B-CYBERNETICS, vol. 35; p. 548-555, ISSN: 1083-4419, doi:
10.1109/TSMCB.2005.846671
5. BERGENTI F., L.Chiarabini, G.Rossi (2011). Programming with Partially Specified Aggregates in Java. COMPUTER LANGUAGES, SYSTEMS &
STRUCTURES, vol. 37/4; p. 178-192, ISSN: 1477-8424, doi: 10.1016/j.cl.2011.07.002
6. BERGENTI F., A. Dal Palu', G. Rossi (2009). Integrating Finite Domain and Set Constraints into a Set-based Constraint Language. FUNDAMENTA INFORMATICAE, vol. 96; p. 227-252, ISSN: 0169-2968, doi: 10.3233/FI-2009-177
7. BERGENTI F. (2008). An Evolutionary Approach to Agent-based Pattern Classification. COMMUNICATIONS OF SIWN, vol. 5; p. 23-27, ISSN: 1757-4439 8. BERGENTI F., Agostino Poggi (2010). Multi-Agent Systems for E-Health Services. In: M.M. Cunha, A. Tavares, R. Simoes . Handbook of Research on
Developments in e-Health and Telemedicine: Technological and Social Perspectives. p. 247-264, Hershey, PA: Information Science Reference, ISBN/ISSN:
9781615206704
9. BERGENTI F. (2008). Security, Privacy and Trust. In: M. Schumacher, H. Helin, H. Schuldt. CASCOM: Intelligent Service Coordination in the Semantic Web.
p. 309-328, BOSTON: Birkhäuser, ISBN/ISSN: 9783764385743
10. F. Bellifemine, BERGENTI F., G. Caire, A. Poggi (2005). JADE - A Java Agent Development Framework. In: -. Multi-Agent Programming: Languages, Platforms and Applications. vol. 15, p. 125-147, BERLINO: Springer Verlag, ISBN/ISSN: 9780387892986
11. BERGENTI F., A. Poggi (2008). Multi-Agent Systems for e-Health and the CASCOM Project. In: WOA 2008 "Dagli Oggetti agli Agenti", TORINO: Seneca Edizioni, p. 1-4, ISBN/ISSN: 9788861221222
12. A. Lopes, P. Costa, BERGENTI F., M. Klusch, B. Blankenburg, T. Moeller, H. Schuldt (2006). Context-Aware Secure Service Composition Planning and Execution on E-Health Environments. In: Proceedings of the 2006 European Conference on eHealth, Bonn: GI- Edition, p. 179-190, ISBN/ISSN:
9783885791850
13. BERGENTI F., C. Caceres, A. Fernandez, N. Frohlich, H. Helin, O. Keller, A. Kinnunen, M. Klusch, H. Laamanen, A. Lopes, S. Ossowski, H. Schuldt, M.
Schumacher (2006). Context-Aware Service Coordination for Mobile e-Health Applications. In: Proceedings of the 2006 European Conference on eHealth, Bonn: GI- Edition, p. 119-130, ISBN/ISSN: 9783885791850
14. H. Helin, M. Klusch, A. Lopes, A. Fernández, M. Schumacher, H. Schuldt, BERGENTI F., A. Kinnunen (2005). CASCOM: Context-aware Service Co-ordination in Mobile P2P Environments. In: Multiagent System Technologies, BERLIN: Springer, vol. 3550, p. 242-243, ISBN/ISSN: 354028740X 15. BERGENTI F., M.-P. Gleizes, F. Zambonelli (a cura di) (2004). Methodologies and Software Engineering for Agent Systems. Di -., NORWELL: Kluwer
Academic Publishers, vol. 11, ISBN: 1402080573
16. BERGENTI F., POGGI A. (2002). Ubiquitous Information Agents. INTERNATIONAL JOURNAL OF COOPERATIVE INFORMATION SYSTEMS, vol.
11; p. 231-244, ISSN: 0218-8430
17. BERGENTI F., A. Poggi (2011). Building Distributed and Pervasive Information Management Systems with HDS. In: V. Pallotta, A. Soro, E. Vargiu.
Advances in Distributed Agent-based Retrieval Tools. Studies in Computational Intelligence. vol. 361, p. 129-142, BERLIN: Springer, ISBN/ISSN:
9783642213830
18. BERGENTI F., E. Franchi, A. Poggi (2011). Selected Models for Agent-based Simulation of Social Networks. In: Social Networks and MultiAgent Systems Symposium (SNAMAS 2011). York, U.K. , York, U.K. : University of York, p. 27-32, ISBN/ISSN: 9781908187079
19. BERGENTI F., A. Poggi (2004). Collaborative Fixed and Mobile Networks. In: McGraw-Hill. McGraw-Hill 2004 Yearbook of Science & Technology. p.
56-60, NEW YORK: McGraw-Hill Book Company, ISBN/ISSN: 0071427848
20. BERGENTI F., A. Poggi, G. Rimassa, P. Turci, M. Tomaiuolo (2004). Developing Agent-Based Applications with JADE. In: -. Design of Intelligent Multi-Agent Systems. vol. 162, p. 191-214, BERLINO: Springer Verlag, ISBN/ISSN: 3540229132
21. BERGENTI F., M.N. Huhns (2004). On the Use of Agents as Components of Software Systems. In: F. Bergenti, M.-P. Gleizes, F. Zambonelli. Methodologies and Software Engineering for Agent Systems. vol. 11, p. 19-31, NORWELL: Kluwer Academic Publishers, ISBN/ISSN: 1402080573
22. BERGENTI F., M. Mari, M. Garijo (2004). Collaborator: Enabling Enterprise Collaboration through Agents. In: Proceedings of the Workshop on Enabling Technologies: Infrastructures for Collaborative Enterprises, Los Alamitos: IEEE Computer Society 2011, p. 41-46, ISBN/ISSN: 0769521835
23. A. Poggi, BERGENTI F., M. Somacher, S. Costicoglou (2003). Collaborator: A Collaborative System for Heterogeneous Networks and Devices. In:
Proceedings of the 5th International Conference on Enterprise Information SystemsICEIS Press, vol. 4, p. 447-480, ISBN/ISSN: 9729881642
24. BERGENTI F., S. Costicoglou, A. Poggi (2003). A Portal for Ubiquitous Collaboration. In: Proceedings of the 15th Conference on Advanced Information Systems Engineering, AACHEN: Technical University of Aachen, vol. 75, p. 1-10, ISBN/ISSN: 8643505528
25. B. BAUER, BERGENTI F., P. MASSONET, J. ODELL (2002). Agents and the UML: A Unified Notation for Agents and Multi-agent Systems?. In:
Agent-Oriented Software Engineering II, Berlin: Springer-Verlag, vol. 2222, p. 148-150, ISBN/ISSN: 3540432825
26. BERGENTI F., A. RICCI (2002). Coordination Models, Languages and Applications: Three Approaches to the Coordination of Multiagent Systems. In:
Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing, New York: ACM Press, p. 367-372, ISBN/ISSN: 1581134452
27. BERGENTI F., A. Poggi (2001). A Development Toolkit to Realize Autonomous and Inter-operable Agents. In: Proceedings of the 5th International Conference on Autonomous Agents, NEW YORK: ACM PRESS, p. 632-639, ISBN/ISSN: 158113326X
28. BERGENTI F., A. Poggi (2001). LEAP: A FIPA Platform for Handheld and Mobile Devices. In: Intelligent Agents VIII, BERLIN: Springer, vol. 2333, p.
436-446, ISBN/ISSN: 3540438580
29. G. Adorni, BERGENTI F., A. Poggi, G. Rimassa (2001). Enabling FIPA Agents on Small Devices. In: Cooperative Information Agents V, BERLINO: Springer Verlag, vol. 2182, p. 248-257, ISBN/ISSN: 3540425454
30. BERGENTI F., A. Poggi (1999). A Development Environment for the Realization of Open and Scalable Multi-Agent Systems. In: Proceedings of the 9th European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent World, LONDON: SPRINGER-VERLAG, vol. 1647, p. 52-62, ISBN/ISSN:
3540662812
6 - Abstract dei compiti svolti dall'Unità di Ricerca
Testo italiano
I servizi e le applicazioni che genericamente possono essere fatti risalire all'idea di e-health rappresentano uno dei più notevoli campi applicativi dove le tecnologie degli agenti sembra che possano giocare un ruolo centrale nel prossimo futuro. I Sistemi Multi-Agente sono stati ideati per affrontare alcune classi di problemi, quali l'integrazione di software eterogeneo e decentralizzato, il monitoring e l'assistenza remota, che sono assolutamente tipici dei servizi e delle applicazioni di e-health, e che sono ancora problemi aperti anche per sistemi avanzati.
Il principale risultato di questo progetto è la realizzazione di un prototipo completo di un middleware general-purpose e open-source che realizza un'architettura per la coordinazione e l'esecuzione integrata di processi basata su agenti in scenari clinici e di healthcare. Questo middleware sarà in grado di ospitare in modo trasparente sia utenti mobili che fissi in un ambiente operativo coerente e che abiliterà l'enactment tempestivo e context-aware di workflow. In breve, il risultato di questo progetto garantirà accesso semplice, integrato e contestualizzato a workflow semantic- e context-aware, in ogni momento, da ovunque e utilizzando un qualsiasi media.
L'uso delle tecnologie ad agenti per supportare l'integrazione stretta e sinergica di sistemi fissi e mobili è stata studiata in modo intensivo negli ultimi anni. Quindi il progetto si basa su risultati già acquisiti dai partner e utilizza conoscenze pregresse e strumenti software, in particolare l'ampiamente apprezzata piattaforma WADE (Workflows and Agents Development Environment) che è stata oggetto di ricerca e sviluppo da parte dell'Unità di Ricerca UNIPR per almeno una decade. WADE fornisce uno strumento solido e open-source per sviluppare applicazioni mission-critical basate sull'innovativo approccio detto Agent-Based Business Process Management, e il progetto si baserà su WADE per sviluppare un prototipo di middleware verticale pensato per le specifiche necessità degli scenari clinici e di healthcare.
Il progetto realizzerà, validerà e verificherà un supporto a valore aggiunto per servizi clinici e di healthcare per utenti mobili e fissi. La visione di questo progetto è che i servizi clinici e di healthcare possono essere coordinati in modo flessibile e erogati in modo pervasivo per tutte le classi di utenti, grazie ad agenti che operano in contesti aperti, pervasivi e su larga scala.
Nel dettaglio, il contributo dell'Unità di Ricerca UNIPR al progetto si concentrerà sulle tematiche applicative e di sviluppo software, andando comunque ad approfondire le tematiche più teoriche in modo da supportare lo sviluppo con solide basi. Infatti, UNIPR parteciperà al workpackage 0 del progetto in modo da garantire che l'ambito operativo scelto sia compatibile con le effettive possibilità della tecnologia. In più, nell'ambito del workpackage 1, UNIPR si concentrerà sulla verifica a runtime così da poter integrare questa funzionalità al meglio nella piattaforma sviluppata. Infine, il contributo al workpackage 3 porterà all'integrazione dei risultati degli altri workpackage in un'innovativa combinazione di tecnologie ad agenti, workflow e nomadic computing per fornire servizi clinici e di healthcare.
Testo inglese
Services and applications that broadly fall under the general idea of e-health are one of the most notable application fields where agent technology is supposed to play a central role in the near future. Multi-Agent Systems have been devised to deal with classes of problems-e.g., decentralized and heterogeneous software integration, remote monitoring and assistance-that are very typical of e-health services and applications, and that are still open issues even for advanced systems.
The main delivery of this project is a full proof-of-concept implementation of a general-purpose, open-source middleware that implements a generic architecture for agent-based coordination and integrated execution of business processes in healthcare and clinical scenarios. Such a middleware will transparently accommodate mobile and fixed users into a seamless operational environment and it will enable timely enactment of context-aware workflows. In short, the result of this project will provide easy, seamless and contextualized access to semantic- and context-aware workflows anytime, anywhere and using any media.
The use of agent technologies to support tightly synergic fixed and nomadic computing has been intensively studied in the past few years and this project builds on previous results by using background knowledge and tools from partners, in particular the largely appreciated WADE (Workflows and Agents Development Environment) platform that has been subject of research and development of the UNIPR Research Unit for more than a decade. WADE provides solid, open-source tools to develop mission-critical applications based on the innovative Agent-Based Business Process Management approach, and the project will stand on WADE to develop a vertical middleware prototype intended for the specific needs of healthcare and clinical scenarios.
The project will implement, validate, and trial value-added support for healthcare and clinical services for users across mobile and fixed networks. The vision of the project is that ubiquitous healthcare and clinical services are flexibly co-ordinated and pervasively provided to the all classes of users by agents in dynamically changing contexts of open, large-scale, pervasive environments.
In details, the contribution of UNIPR Research Unit to the project will mainly concentrate on application-related themes and on software development topics, even if more theoretical issues will be sujbect of study in order to support the development with a solid base. UNIPR will participate to workpackage 0 in order to warrantee that the chosen operative environment will be actually compatible with the possibilities of the technology. Moreover, in the scope of workpackage 1, UNIPR will concentrate on runtime verification with the aim of integrating such an important functionality in the developed platform. Finally, the contribution of UNIPR in workpackage 3 will lead to the integration of the results of other workpackages into an innovative combination of agent technologies, workflow and nomadic computing to provide quality clinical and healthcare services to end users.
7 - Settori di ricerca ERC (European Research Council)
PE Physical Sciences and Engineering
PE6 Computer science and informatics: informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems PE6_7 Artificial intelligence, intelligent systems, multi agent systems
LS Life Sciences
LS7 Diagnostic tools, therapies and public health: aetiology, diagnosis and treatment of disease, public health, epidemiology, pharmacology, clinical medicine, regenerative medicine, medical ethics
LS7_9 Health services, health care research
8 - Collaborazioni con altri organismi di ricerca pubblici e privati, nazionali e internazionali, e indicazione degli eventuali collegamenti con gli obiettivi di Horizon 2020
Testo italiano
UNIPR ha collaborazioni giornaliere con industrie nell'ambito dello sviluppo software, tra le quali conviene ricordare Telecom Italia S.p.A., che da svariati anni e anche per il 2012 ha commissionato ai ricercatori di UNIPR lo sviluppo di parti delle proprie tecnologie basate su agenti, e FRAMeTech S.R.L., che ha già collaborato con i ricercatori di UNIPR in ambito di progetti e proposte di progetto a livello Nazionale ed Europeo e che ospita stabilmente tesisti impegnati su progetti dei ricercatori di UNIPR.
Nello specifico, la collaborazione con il comparto ICT di Telecom Italia in sede a Torino (ex-TILAB) ha ormai durata decennale ed è comprovata dai notevoli risultati ottenuti nelle tecnologie ad agenti con le piattaforme JADE e WADE. In più, i ricercatori di UNIPR ed il personale di Telecom Italia sono co-autori di vari lavori presentati a conferenze internazionali a testimoniare una lunga collaborazione ricca di risultati scientificamente rilevanti.
Il contributo di Telecom Italia al progetto potrà essere molteplice, come segue (si veda la relativa Lettera di Intenti, Allegato 1). Anzitutto, Telecom Italia intende contribuire allo sviluppo dei sistemi ICT nell'ambito di questo progetto fornendo supporto all'utilizzo degli strumenti software da lei realizzati e che sono stati rilasciati alla comunità open source da ormai più 10 anni, nello specifico le piattaforme JADE e WADE e gli strumenti ad esse correlati quali WOLF e
JADE-Android. Secondariamente, Telecom Italia intende recepire gli eventuali commenti e suggerimenti costruttivi da parte dei partner del progetto per sfruttarli nella determinazione degli sviluppi futuri delle piattaforme e dei relativi strumenti a corredo, potendo così contribuire alla focalizzazione di queste tecnologie nell'ambito di scenari applicativi clinico-sanitari. Infine, la possibilità di partecipare a questo progetto consentirà di rafforzare gli ormai decennali rapporti di collaborazione con i ricercatori di UNIPR e con i quali negli ultimi 3 anni sono state attivate in modo continuativo delle collaborazioni finanziate da Telecom Italia su argomenti strettamente inerenti al ruolo dell'Unità di Ricerca nell'ambito del progetto.
Per quanto riguarda la stretta collaborazione con FRAMeTech, è stata FRAMeTech stessa a mostrare un forte interesse nei risultati del progetto (si veda la Lettera di Intenti, Allegato 2). FRAMeTech considera i settori di healthcare e e-health come parte del proprio core business e ha mostrato forte interesse nei risultati del progetto e nella possibilità di influenzare la ricerca in questo progetto. FRAMeTech è una PMI di Parma che si caratterizza per una forte attitudine verso la ricerca e
l'innovazione nel campo dello sviluppo software, con particolare interesse per le tecnologie degli agenti. La cooperazione tra i ricercatori di UNIPR e l'unità di ricerca di FRAMeTech è molto stretta ed è testimoniata dalla cooperazione che le due realtà hanno avuto nel progetto CASCOM, finanziato dalla Commissione Europea, e nella ricerca alla base delle tecnologie principali utilizzate nei prodotti di FRAMeTech.
Nell'ambito di questo progetto, FRAMeTech intende contribuire allo sviluppo dei sistemi ICT fornendo supporto all'utilizzo degli strumenti software JADE e WADE, che FRAMeTech ha contribuito a realizzare in partnership con Telecom Italia e con i ricercatori di UNIPR. Secondariamente, la possibilità di partecipare a questo progetto consentirà di rafforzare gli ormai decennali rapporti di collaborazione con i ricercatori di UNIPR, con i quali sono già attive in modo continuativo delle collaborazioni su argomenti strettamente inerenti al ruolo dell'Unità di Ricerca nell'ambito del progetto e che sono culminate nella collaborazione nell'ambito del già citato progetto CASCOM.
La visione d'insieme del progetto è che la tecnologia degli agenti può contribuire ai servizi clinici e di healthcare di prossima generazione, da almeno tre punti di vista:
(i) migliorare la qualità dell'healthcare, (ii) abilitare l'accesso all'healthcare, e (iii) ridurre i costi dell'healthcare.
Il più importante contributo che la tecnologia degli agenti può garantire al miglioramento complessivo della qualità dei servizi di healthcare si basa essenzialmente sulla possibilità di fornire le informazioni corrette ai professionisti specializzati, al momento giusto e in un modo specifico. La natura pro-attiva degli agenti e la loro inter-operabilità semantica affrontano questa sfida offrendo la possibilità di fornire agli utenti le informazioni acquisite da diverse sorgenti e specializzando queste informazioni sulle necessità dello specifico paziente.
Grazie all'informatizzazione dei record dei pazienti, che è oggi pratica comune negli Stati del cosiddetto Primo Mondo, e la possibilità di trasferire a livello globale di record complessi e in tempo reale, accresce l'accessibilità, unifica le informazioni dei processi ad ogni livello e migliora la continuità della cura. In più, l'ormai lunga tradizione dei sistemi esperti, che è ancora attiva in alcune parti delle tecnologie degli agenti, può supportare i professionisti dell'healthcare nell'utilizzare le
informazioni per prendere le decisioni giuste al momento giusto. Infine, l'integrazione trasparente di utenti mobili aiuta ad acquisire dati in modo veloce e a supportare decisioni contestualizzate.
Conviene poi notare che lo scenario che prevede di garantire un accesso veloce e contestualizzato alle informazioni cliniche e di healthcare da ovunque, in ogni momento e nel modo più conveniente, può promuovere l'ormai attesa universalità e egualità dell'accesso ai servizi di healthcare, specialmente per pazienti geograficamente o socialmente isolati. Questi casi sono estremi e possono sembrare visioni di lungo termine per l'attuale mancanza di infrastrutture, quali le reti di telecomunicazione e le reti di distribuzione di potenza, ma la decentralizzazione trasparente che sempre si assume parlando di tecnologie degli agenti è vitale per facilitare l'accesso all'healthcare anche negli scenari di tutti i giorni. Questo è il caso, ad esempio, dell'assistenza domiciliare agli anziani, ai disabili o a pazienti cronici. La diffusa adozione delle tecnologie degli agenti nelle case può aiutare a ridurre drasticamente le visite mediche e le liste di attesa. In più, la natura pro-attiva degli agenti aiuta a creare una relazione di fiducia tra i pazienti e gli agenti, potendo fornire in modo costante le informazioni al paziente senza bisogno che queste vengano richieste. Infine, si ritiene che gli agenti siano strumenti ottimi per aiutare i pazienti a seguire strategie preventive e a supportare il cosiddetto self-care.
Per quanto riguarda il contributo delle tecnologie ad agenti in tutte le importanti questioni riguardo al costo dei servizi clinici e di healthcare, la già menzionata possibilità degli agenti di garantire le informazioni giuste, al momento giusto, e in modo specifico per il singolo paziente supporta efficacemente la gestione complessiva dei trattamenti. In più, l'inter-operabilità semantica degli agenti consente di garantire l'acquisizione delle informazioni dalle loro sorgenti naturali, con minimo (se non nullo) passaggio di informazioni attraverso catene di intermediari. Infine, il supporto alla fiducia e alla privacy che gli agenti garantiscono è un valido meccanismo per velocizzare e ottimizzare molte procedure. In sintesi, possiamo riassumere che il contributo che le tecnologie degli agenti possono garantire agli scenari clinici e di healthcare è significativo dal punto di vista delle riduzioni dei costi, garantendo un'assistenza più tempestiva e una prevenzione strutturata delle cause di futuri trattamenti.
I già menzionati benefici che il risultato di questo progetto garantiranno grazie all'uso delle avanzate tecnologie degli agenti e, in particolare, delle idee innovative che stanno alla base dell'Agent-based Business Process Management sono in perfetto accordo con gli obiettivi dell'iniziativa Horizon 2020. Infatti, Horizon 2020 risponde direttamente alle sfide identificate nella strategia di Europe 2020 e supporta tutte le attività che coprono un intero spettro dalla ricerca al mercato. Horizon 2020 integra attività innovative (inclusi prototipi e test bed) e approcci alla ricerca inter-disciplinare che, per questo specifico progetto, riguardano la sinergia tra ICT e Medicina.
Nel dettaglio, il contributo di questo progetto all'impostazione dell'iniziativa Horizon 2020 è descritta prendendo in considerazione proprio la Proposta Horizon 2020 (Brussels, 30 novembre 2011). Il progetto è rilevante al framework generale indicato nella Proposta Horizon 2020 come segue.
“Cross-cutting actions will be promoted between Part I ‘Excellent science' and the societal challenges...to develop jointly new knowledge, future and emerging technologies, research infrastructures and key competences.” Il progetto si occupa di due delle tre sfide principali di Horizon 2020, nel dettaglio: Excellent Science e Societal Challenges. In più, il progetto non si limita ad occuparsi di queste sfide, ma propone una sinergia tra ICT e Medicina da cui entrambe potranno trarre vantaggio.
“Particular attention will be paid to ensuring adequate coordination between...parts and fully exploiting the synergies generated between all specific objectives to maximise their combined impact on the higher level policy objectives of the Union.” Il progetto non si limita a lavorare su due campi rilevanti in questo senso, ma propone delle azioni sinergiche atte a migliorare la qualità dell'healthcare e dei servizi clinici e, contemporaneamente, a far progredire lo stato dell'arte delle tecnologie degli agenti con particolare attenzione al cosiddetto Agent-based Business Process Management.
“An increasing disease and disability burden in the context of an aging population places further demands on health and care sectors. If effective health and care is to be maintained for all ages, efforts are required...to identify and support the dissemination of best practice in the healthcare sector.” Il progetto è in accordo perfetto con questa visione perché promuove l'uso e la disseminazione di best practice nell'healthcare e nei processi clinici utilizzando l'ICT come un meccanismo di garanzia di qualità. Infatti, il progetto si concentra sulle linee guida, che sono ormai sempre più spesso considerate il miglior meccanismo per raccogliere e strutturare le best practice.
Testo inglese
UNIPR has daily collaborations with industries in the software sector. Between such collaboration, it is worth mentioning the joint work with Telecom Italia S.p.A., which has been financing the researchers of UNIPR for various years and which is still contracting UNIPR for 2012 to work on their agent-based technologies, and FRAMeTech S.R.L., which has been collaborating with the researchers of UNIPR in the scope of National and European projects and that is constantly hosting theses on projects of UNIPR researchers.
More in details, the collaboration with the ICT department of Telecom Italia in Turing (ex-TILAB) has been active for more than a decade and it is witnessed by the notable results in the scope of agent technologies with JADE and WADE platform. Moreover, the researchers of UNIPR and the personnel of Telecom Italia are co-authors of a number of scientific papers presented at various International events, that witnesses a long-term collaboration rich of relevant scientific results.
The contribution of Telecom Italia to the project will be as follows (see the Lettera di Intenti, Attachment 1). First, Telecom Italia inteds to contribute to the development of the ICT systems that the project targets by means of a constant support in the use of the software tools that it developed and that were released to the open-source community more than 10 years ago, namely JADE, WADE and related support tools like WOLF and JADE-Android. Then, Telecom Italia intends to gather all comments and suggestions coming from project partners to use them in the definition of the future development of mentioned technologies, thus focusing them towards clinical environments. Finally, the possibility of participating to this project will allow strenghtening the decennial relationship with the researchers of UNIPR, which is worth noting have been subject for the last 3 years of continuative financing from Telecom Italia for activities tightly connected with the objectives of this project.
As for the tight collaboration with FRAMeTech, FRAMeTech itself showed a very strong interest in the results of this project (see the Lettera di Intenti, Attachment 2). FRAMeTech considers healthcare and e-health one of its core businesses and it showed a strong interest in the results of the project and in the possibility of influencing the research directions of the project. FRAMeTech is an SME based in Parma with a strong attitude towards research on software development and with a particular interest on agent technologies. The cooperation between the researchers of UNIPR and the research unit of FRAMeTech is very strict and it is witnessed by the strong cooperation in the EU funded CASCOM and in the research on the core technologies of FRAMeTech products.
In the scope of this project, FRAMeTech intends contributing to the development of the ICT systems by giving direct support in the use of software tools like JADE and WADE, which FRAMeTech contributed to create in partnership with Telecom Italia and with the researchers of UNIPR. Then, the possibility of taking part to this project will allow enforcing the relationships with the researchers of UNIPR that started back in the ‘90s and that culminated in the joint participation to the EU funded project CASCOM.
The grand vision of this project is that agent-technology contributes to next-generation healthcare and clinical services from three points of view: (i) improving the quality of healthcare, (ii) facilitating the access to healthcare, and (iii) reducing costs.
The most important contribution that agent technology can provide to the overall quality of healthcare services relies essentially on the possibility of feeding highly specialized healthcare professionals with the right information, at the right time, tailored to the patient. The proactive nature of agents and their semantic
interoperability address such a need with the possibility of feeding users with information acquired from diverse sources, tailored to the concrete patient at hand.
Thanks to the computerization of health records, that is now common practice in so called First World, the transfer of complex health records globally and in real time increases the accessibility, unifies the information at every stage of complex healthcare processes and improves care continuity. Moreover, the longstanding tradition of expert systems, which still lives behind the scenes of agent technologies, can support healthcare professionals in using the provided information for taking the right decisions at the right time. Finally, the transparent integration of mobile users helps collecting data to quickly support contextualized decisions.
Notably, the scenario of allowing a quick and contextualized access to healthcare-related information from anywhere, at any time and in the most convenient way can promote the long waited universality and equality of access to healthcare, especially for geographically or socially isolated patients. Such cases are extreme and they may seem visionary for the current lack of supporting infrastructures, e.g., communication and power networks, but the inherent transparent decentralization that is always assumed in contemporary agent technologies is vital to facilitate the access to healthcare also in everyday scenarios. This is the case, e.g., of homecare to
elderly, disabled or chronic patients. The widespread adoption of agent technologies at homes can help drastically reducing medical visits and related waitlists.
Moreover, the proactive nature of agents helps creating a trusted link between patients and agents by having agents constantly pushing valuable information to patients with no need of explicit demands. Agents are believed to be good tools to help patients following preventive strategies and supporting self-care on a day-by-day basis.
Regarding the contribution of agent technologies to the very important issue of the costs of healthcare and clinical services, the mentioned possibility of agents to provide the right information, at the right time, tailored for the patient supports efficiency the overall management of treatments. Moreover, the semantic interoperability of agents enables instant acquisition of information from its natural sources, with minimal (if not null) pass of information along chains of intermediaries. Finally, the trusted and privacy-aware support that agents provide to healthcare processes is a valuable means to speed up and optimize many procedures. All in all, we can summarize the contribution that agent technologies can provide to healthcare, from the point of view of cost reductions, with an earlier assistance and a structured prevention of the causes of further care.
The mentioned benefits that the results of this project will provide thanks to the advanced use of agent technologies and, in particular, of the innovative ideas behind Agent-based Business Process Management are in perfect accordance with Horizon 2020 initiative. Actually, Horizon 2020 responds directly to the challenges identified in the Europe 2020 strategy, and it supports all activities to cover the entire spectrum from research to market. It integrates innovation actions (including pilots and test-beds) and cross-disciplinary approaches research that, for this specific project, regards the synergy between ICT and Medicine.
In details, the contribution of this project to the overall setting of the Horizon 2020 initiative can be sketched taking into account the Horizon2020 Proposal (Brussels, November 30, 2011). The project is relevant to the general framework outlined in the Horizon2020 Proposal as follows.
“Cross-cutting actions will be promoted between Part I ‘Excellent science' and the societal challenges...to develop jointly new knowledge, future and emerging technologies, research infrastructures and key competences.” The project targets two of the three main challenges of Horizon 2020, namely, Excellent Science and Societal Challenges. Moreover, the project does not simply targets such challenges; actually, it proposes a synergic approach between ICT and Medicine intended to provide mutual cross-benefits.
“Particular attention will be paid to ensuring adequate coordination between...parts and fully exploiting the synergies generated between all specific objectives to maximise their combined impact on the higher level policy objectives of the Union.” The project does not simply address two relevant fields; its main focus is on providing synergic actions intended to improve the overall quality of healthcare and clinical services, and to progress the state of the art of agent technologies with a particular regard to Agent-based Business Process Management.
“An increasing disease and disability burden in the context of an aging population places further demands on health and care sectors. If effective health and care is to be maintained for all ages, efforts are required...to identify and support the dissemination of best practice in the healthcare sector.” The project is in perfect accordance with this view because it promotes the use and dissemination of best practices in healthcare and clinical processes by using ICT as a means to ensure quality of processes. Actually, the project focuses on guidelines that are commonly seen as the primary means to gather and codify best practices.
Allegato 1 Allegato 2
9 - Parole chiave
Testo italiano
LINEE GUIDA PER LA PRATICA CLINICA
CONSISTENZA E VERIFICA DI LINEE GUIDA CLINICHE GESTIONE DEI PROCESSI BASATA SU AGENTI Testo inglese
CLINICAL GUIDELINES
CONSISTENCY AND VERIFICATION OF CLINICAL GUIDELINES AGENT-BASED BUSINESS PROCESS MANAGEMENT
10 - Stato dell'arte
Testo italiano
È opinione comune che la buzzword e-health sia stata introdotta nel 1999 come una diretta conseguenza della e-* mania per riferirsi all'erogazione di servizi di healthcare via Internet [McLendon, 2000]. Per chiarire i fraintendimenti che ovviamente si crearono intorno ad un'idea così importante, la Commissione Europea ha sentito la necessità di fornire una definizione generalmente accettabile di e-health nei termini di: “the use of modern information and communication technologies to meet needs of citizens, patients, healthcare professionals, healthcare providers, as well as policy makers.” (L'uso delle moderne tecnologie dell'informazione e della comunicazione per sopperire alle necessità dei cittadini, dei pazienti, dei professionisti dell'healthcare, dei fornitori di servizi di healthcare, e dei policy maker) [EC, 2003]
A parte la chiarezza (o la potenziale confusione) che questa definizione ha creato, è ormai opinione comune che l'e-health usa l'ICT per fornire servizi di healthcare ai più disparati utenti. Questo ha promosso l'interazione e la comunicazione come concetti centrali nell'e-health e quindi le tecnologie degli agenti sono immediatamente diventate candidati ideali per la realizzazione dei servizi e delle applicazioni di e-health di prossima generazione.
In modo simile, l'e-health ha a che fare in modo naturale con gli utenti mobili, ad esempio, negli scenari di tele-assistenza, ed è ormai opinione comune che i servizi di e-health dovrebbero accogliere in modo trasparente utenti mobili e utenti fissi. Naturalmente queste caratteristiche sono già pratica comune delle tecnologie ad agenti, quali JADE [Bellifemine et al. 2007] e JADE-LEAP [Bergenti et al. 2001], che fanno in modo di rendersi disponibili in modo trasparente e dinamico agli utenti e agli agenti, siano essi mobili o fissi.
Un altra importante caratteristica nell'e-health riguarda la possibilità di supportare l'inter-operabilità con i sistemi informativi medici (spesso legacy) in modo da garantire la profusione integrata di servizi avanzati in grado di accedere all'informazione da sorgenti sempre diverse e spesso remote. Il sogno di un unico, universale e accettato middleware che supporti lo sviluppo di nuovi servizi e l'integrazione dei servizi legacy è stato velocemente abbandonato e le tecnologie recenti, che sono state originariamente pensate per supportare l'inter-operabilità semantica tra servizi eterogenei, sono state adottate senza troppi problemi e sono oggi pratica comune.
Questo, di nuovo, ha messo le tecnologie degli agenti nell'annovero delle possibilità in grado di fornire importanti contributi all'e-health principalmente a causa delle caratteristiche legate all'approccio semantico all'interazione che rende gli agenti pronti per garantire l'inter-operabilità semantica.
In modo analogo, un altro contributo notevole delle tecnologie ad agenti dal punto di vista dello sviluppo della prossima generazione di servizi ed applicazioni di e-health ha a che fare con il ruolo centrale che la sicurezza e la privacy giocano in queste tecnologie. Infatti, nelle tecnologie ad agenti, tutte le questioni relative alla privacy e alla sicurezza sono trattate nel più ampio e generale aspetto del trust. In più, i servizi di e-health devono sottolineare con forza l'importanza di preservare la confidenzialità delle informazioni sui pazienti.
Secondo Altman [Altman, 1999], una delle dieci sfide a livello di infrastruttura che l'Intelligenza Artificiale deve affrontare per giocare un ruolo significativo nell'ambito dell'healthcare riguarda il fornire record medici “based on semantically clean knowledge representation techniques” (basati su tecniche di rappresentazione della conoscenza semanticamente adeguate). Gli agenti non si limitano a fornire strumenti in grado di affrontare questa sfida, ma consentono anche di rendere accessibili questi record in modo semplice in qualsiasi istante e da qualsiasi luogo. Questo è un miglioramenti notevole che espande la sfida proposta da Altman e che gli agenti sono in grado di affrontare in modo ottimo.
In più, siamo concordi con [Annicchiarico, 2007] e pensiamo che la componente chiave dello “smart use of computation” (uso attento della computazione) che gli autori del testo menzionano sia proprio l'utilizzo delle tecnologie ad agenti. Gli agenti saranno in grado di migliorare le organizzazioni che si occupano di healthcare e contemporaneamente di supportare dottori e caregiver. In più, siamo anche concordi riguardo quanto gli autori sostengono sull'utilizzo delle tecnologie ad agenti con i pazienti che non si limiterebbe ad essere un miglioramento, ma sarebbe un vero e proprio cambio radicale in come l'healthcare e l'assistenza medica e clinica vengono erogate.
Sfortunatamente constatiamo che l'adozione delle tecnologie degli agenti nell'e-health è ancora lontana nonostante l'elevato numero di progetti di ricerca a riguardo.
Crediamo che i motivi principali per questa situazione non siano da ricercarsi nelle tecnologie degli agenti in quanto tali, che sono generalmente ben accettate, ma siano difficoltà intrinseche nell'accettazione delle tecnologie ICT nell'healthcare da punti di vista tecnici, sociali, politici, legali ed economici. Questo è stato un argomento ricco di discussioni in letteratura, basti solo pensare ai lavori quali [Barnes & Uncapher, 2000; Deloitte, 2006; Jadad et al. 2000; Laxminarayan & Stamm, 2002; Ohinmaa et al. 1999; Wilson et al. 2004], che, al momento, non ha trovato una conclusione.
Il progetto finanziato dalla Commissione Europea CASCOM [Schumacher & Helin, 2008] è uno dei più recenti tentativi di portare le caratteristiche notevoli degli agenti nel campo dell'e-health. CASCOM è un progetto di spiccata matrice tecnologica che cerca una sinergia tra tre tecnologie innovative: i sistemi multi-agente, i servizi Web semantici ed il Peer-to-Peer. CASCOM trova le sue motivazioni essenziali in uno scenario di assistenza in casi di emergenza che è stato più volte validato in varie città europee, coinvolgendo varie istituzioni in campo clinico.
Da un punto di vista funzionale, lo scenario che motiva le attività del progetto CASCOM ha a che fare con questioni ben note dell'assistenza in casi di emergenza.
Infatti, la più importante sfida in questi casi riguarda il prendere la decisione migliore sul trattamento da somministrare al paziente senza praticamente alcuna conoscenza sulla storia medica del paziente stesso nei termini, ad esempio, delle sue allergie o dei trattamenti medici in atto. CASCOM punta a vincere questa sfida fornendo ai soccorritori informazioni contestualizzate e puntuali. Queste informazioni sono acquisite al momento direttamente dalle loro sorgenti perché gli agenti di CASCOM sono in grado di interagire direttamente con i servizi Web che le organizzazioni cliniche offrono, garantendo un accesso sicuro e che tenga conto della privacy del paziente. Questo non è per niente uno scenario visionario perché molte organizzazioni (si veda, ad esempio, [Springmann et al. 2007]) stanno già aprendo i loro sistemi informativi mediante dei servizi Web semantici per consentire a operatori esterni di accedere ai dati dei pazienti, specialmente in situazioni di emergenza.
Da un punto di vista tecnologico, le caratteristiche distintive dell'approccio di CASCOM hanno a che fare con le caratteristiche di apertura e di dinamismo delle tecnologie degli agenti. Infatti, non vengono previsti collegamenti a-priori tra gli agenti e/o i servizi Web semantici e la struttura della comunicazione si crea in modo dinamico, così da soddisfare gli obiettivi degli agenti. Vale la pena di menzionare che lo scenario che motiva le ricerche di CASCOM utilizza pesantemente le caratteristiche distintive degli agenti e gli agenti sono distribuiti in modo flessibile e dinamico su dispositivi fissi e mobili.
Testo inglese
There is common agreement in the field that the buzzword e-health was introduced in 1999 as a consequence of the e-*mania to talk about the provision of healthcare services through the Internet [McLendon, 2000]. In order to clarify the obvious misunderstandings that immediately arose and to support such an important idea, the European Commission itself felt the urge to provide a common and generally acceptable definition of the word e-health as: “the use of modern information and communication technologies to meet needs of citizens, patients, healthcare professionals, healthcare providers, as well as policy makers.” [EC, 2003]
Besides the clarity (or possibly the confusion) that the mentioned definition created, it is common understanding that e-health uses ICT for the provision of health-related services to sparse users. This pushed interaction and communication as central to e-health and it immediately promoted agents-related technologies as ideal candidates to support next-generation e-health services and applications.
Similarly, e-health deals naturally with mobile users, e.g., in tele-assistance scenarios, and it is common understanding that e-health should accommodate transparently fixed and mobile users. Fortunately, such characteristics are already common practice of agent technologies; e.g., JADE [Bellifemine et al. 2007] and JADE-LEAP [Bergenti et al. 2001] do take special care of transparently and dynamically allocating fixed and mobile users and agents.
Another important issue in e-health is about supporting the interoperability of (legacy) medical information systems in order to enable the integrated provision of advanced services capable of accessing information from different, remote sources. The dream of a single, universally accepted middleware supporting the development of new services and the renewal of legacy services was quickly abandoned and recent technologies that were originally intended to support the semantic interoperation between heterogeneous services were quickly adopted and now they are common practice. This, again, put agent technologies into the group of technologies capable of providing important contributions to e-health because of the inherent semantics-awareness of the interaction between agents that make them ready to deliver semantic interoperability.
Similarly, another notable contribution of agent technologies in the development of next-generation e-health services regards the central venue that security and privacy-awareness have in agent technology. In the agent realm, the issues of privacy-awareness are threaded under the umbrella of the more expressive notion of trust. Likewise, e-health strongly remarks the importance of preserving confidentiality and guaranteeing a high level of security for classified information about patients.
According to Altman [Altman, 1999], one of the ten infrastructural challenges that Artificial Intelligence has to face to provide valuable contribution to healthcare regards having medical records “based on semantically clean knowledge representation techniques.” Agents not only provide the needed tools to turn such a challenge into reality, but they also provide a clean way to make such records available anywhere, at any time. This is a notable improvement of the proposed challenge and agents are ideal means to achieve it.
Moreover, we agree with [Annicchiarico, 2007] and we believe that a key component of the “smart use of computation” that authors mention will be the use of agent technology. Agents will improve healthcare organizations and will also support doctors and caregivers. Moreover, we also agree on the mentioned issues regarding the impact of the use of agent technology with patients, which will not only be an improvement but it will be a radical change in how healthcare and assistance will be provided.
Unfortunately, the adoption of agent technologies within e-health is taking place quite slowly and, despite the number of research projects on the topic, this by far not an assessed practice. We believe that the main reasons for this are not in the agent technology itself, which is generally well accepted; rather they originate from the inherent difficulties of having ICT accepted in healthcare from the technical, social, political, legal and economical points of view. This is a well discussed topic in the literature, e.g., [Barnes and Uncapher, 2000; Deloitte, 2006; Jadad et al., 2000; Laxminarayan and Stamm, 2002; Ohinmaa et al., 1999; Wilson et al., 2004], but it is still far from an accepted conclusion.
The EU funded project CASCOM [Schumacher & Helin, 2008] is one of the most recent attempts to bring the notable characteristics of agents to e-health. CASCOM is a technology-driven project that brings together three notable new technologies: multi-agent systems, semantic Web services and Peer-to-Peer. It finds its motivations in an emergency scenario that was ran in many occasions throughout all Europe with a number of real clinical institutions.
From a functional point of view, CASCOM motivating scenario addresses well-known issues of emergency healthcare. Actually, a major challenge in emergency healthcare is to take the best decision on the treatment for the patient, with little background knowledge of the patient's medical history, e.g., known allergies and current medical treatments. CASCOM addresses such needs by providing physicians with contextualized information on the fly. Such information is acquired as needed directly from its original source because CASCOM agents interact directly with the semantic Web services that clinical organizations provide to access needed information in a secure and privacy-aware way. This is by far not a visionary scenario, because many organizations (see, e.g., [Springmann et al., 2007]) are now in the process of opening their information systems via semantic Web services to allow foreign physicians to access patients' data, especially in emergency situations.
From a technological point of view, the distinguishing feature of CASCOM approach regards its openness and dynamism of the underlying agent technology. Notably, no a-priori link is set between agents and/or semantic Web services and the pattern of communications is structured on the fly to satisfy the goals of agents. It is worth mentioning that CASCOM motivating scenario heavily uses the distinguishing features of agents and agents are flexibly deployed on fixed and mobile devices.
11 - Riferimenti bibliografici
[Altman, 1999] R. B. Altman. AI in Medicine: The Spectrum of Challenges from Managed Care to molecular Medicine. AI Magazine, Vol. 20, No. 3, pp. 67-77, 1999.
[Annicchiarico et al. 2007] R. Annicchiarico, U. Cortés, C. Urdiales (eds.) Agent Technology and e-Health, Birkhäuser Basel, 2007.
[Barnes & Uncapher, 2000] G.A. Barnes, M. Uncapher. Getting to e-Health: The Opportunities for Using IT in the Health Care Industry. Information Technology Association of America (ITAA), 2000.
[Bellifemine et al. 2007] F.L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. Developing Multi-Agent Systems with JADE. John Wiley and Sons, 2007.
[Bergenti et al. 2001] F. Bergenti, A. Poggi, B. Burg, G. Caire. Deploying FIPA-Compliant Systems on Handheld Devices. IEEE Internet Computing 5(4):20-25 2001.
[Deloitte, 2006] Deloitte Center for Health Solutions. Promoting Physician Adoption of Advanced Clinical Information Systems: A Deloitte Point of View, 2006.
[EC, 2003] European eHealth Ministerial Declaration, 22nd May 2003. Available at: http:/ec.europa.eu
[Jadad et al. 2000] A.R. Jadad, V. Goel, C. Rizo, J. Hohenadel and A. Cortinois. The Global e-Health Innovation Network - Building a Vehicle for the Transformation of the Health System in the Information Age. Business Briefing: Next Generation Healthcare, 2000.
[JADE, 2008] JADE software Web site. Retrieved September 23rd, 2008 from http://jade.tilab.com.
[Laxminarayan & Stamm, 2002] S. Laxminarayan and B.H. Stamm. Technology, Telemedicine and Telehealth, Business Briefing: Global Healthcare Issue 3, 2002.
[McLendon, 2000] K. McLendon. E-commerce and HIM: Ready or not, here it comes. Journal of the American Health Information Management Association, 71(1):22-23, 2000.
[Ohinmaa et al. 1999] A. Ohinmaa, D. Hailey and R. Roine. The Assessment of Telemedicine: General principles and a systematic review. INAHTA Joint Project.
Finnish Office for Health Care Technology Assessment and Alberta Heritage Foundation for Medical Research, 1999.
[Schumacher & Helin, 2008] M. Schumacher, H. Helin (eds.). CASCOM: Intelligent Service Coordination in the Semantic Web, Birkhauser Boston, 2008.
[Springmann et al. 2007] M. Springmann, L. Bischofs, P.M. Fischer, H.-J. Schek, H. Schuldt, U. Steffens and R. Vogl. Management of and Access to Virtual Electronic Health Records, in Digital Libraries: Research and Development, Springer, Heidelberg, 2007
[Wilson et al. 2004] P. Wilson, C. Leitner and A. Moussalli. Mapping the Potential of eHealth: Empowering the Citizen through h eHealth Tools and Services, eHealth Conference, Cork, Ireland, 2004.
12 - Descrizione dei compiti dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Nell'ambito del workpackage 0 “Analisi dello stato dell'arte e approfondimento dei domini clinici individuate”, l'Unità di Ricerca UNIPR contribuirà sia all'analisi ed allo studio dello stato dell'arte (task 0.1) che all'individuazione dei casi di studio da focalizzare nel progetto (task 0.3), in modo da garantire che le scelte fatte siano effettivamente realizzabili nell'ambito del progetto stesso. In più, UNIPR contribuirà alla disseminazione dei risultati del progetto (task 0.1) mediante la produzione di articoli scientifici per riviste, conferenze e workshop Internazionali tra i quali la conferenza International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS) e la rivista Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Infine, UNIPR contribuirà all'utilizzo finale dei risultati mediante una stretta collaborazione con FRAMeTech e Telecom Italia.
Da un punto di vista tecnico, UNIPR contribuirà alle attività del workpackage 1 “Modellazione integrata di dati e di processi clinici e sanitari” nei termini di una ricerca sulle tematiche relative alla modellazione di linee guida (task 1.2) e dei relativi clinical pathway mediante workflow (task 1.3). Per quanto concerne le linee guida, UNIPR fornirà supporto agli esperti del settore messi in campo dalle altre unità così da garantire che i risultati siano effettivamente esprimibili mediante workflow che, eventualmente, potranno avere un'esecuzione distribuita (attività 1.2.3). In più, nelle attività riguardo i clinical pathway e la loro espressione mediante workflow, UNIPR contribuirà fornendo la propria esperienza maturata nell'ambito dei progetti sulla piattaforma open-source WADE e dei suoi utilizzi industriali. In particolare, il contributo di UNIPR su queste tematiche si concentrerà sulle specificità dei workflow in ambito clinico e sul garantire che questi siano effettivamente realizzabili mediante strumenti quali WADE (attività 1.3.1). In questo contesto, UNIPR avrà una stretta cooperazione con FRAMeTech e Telecom Italia, che sono esperti nell'utilizzo pratico di WADE e che hanno conoscenza approfondita sulle sue funzionalità e potenzialità, specialmente per quanto riguarda l'esecuzione distribuita e decentralizzata che è oggetto specifico dell'attività 1.3.3.
Su questa linea di ricerca, UNIPR intende anche dare il proprio apporto alle attività del workpackage 2 “Verifica design time e run time di processi clinici”
principalmente per quanto concerne la verifica a runtime e la relativa adattabilità che sono oggetto specifico del task 2.2. Per supportare queste attività, UNIPR farà riferimento alla piattaforma open-source WADE e al suo recente sviluppo che consente di interagire con workflow specifici mediante dispositivi mobili. Le competenze e le best practice verranno quindi integrate con il know-how di Telecom Italia che è di fatto il principale sviluppatore di WADE, insieme ai componenti dell'Unita UNIPR, e di FRAMeTech, che è un utilizzatore abituale di WADE per progetti su scala industriale. Le attività nel task 2.2 non possono però prescindere da un coinvolgimento di UNIPR nelle attività del task 2.1, almeno per quanto concerne la validazione degli approcci scelti nell'ottica di una successiva verifica a runtime.
In particolare, le analisi a design time offrono importanti informazioni che possono essere efficacemente sfruttate a runtime per la verifica e l'adattabilità e UNIPR intende sfruttare queste informazioni nell'ambito delle sue attività nel task 2.2.
Infine, UNIPR intende contribuire in modo sostanziale alle attività del workpackage 4 “Progettazione e implementazione di una suite di strumenti software per la gestione e l'analisi integrate di linee guida e di dati clinici” andando a sviluppare prototipi di strumenti basati sulla piattaforma WADE in grado di sfruttare in modo efficace i risultati ottenuti dagli altri workpackage. In questo contesto, UNIPR prediligerà l'accesso ai clinical pathway mediante dispositivi mobile, potendo anche contestualizzare l'accesso grazie ai sensori a bordo di questi dispositivi. In questo workpackage, UNIPR sfrutterà in modo significativo il know-how messo a disposizione da Telecom Italia e da FRAMeTech in modo da sfruttare al meglio le tecnologie disponibili e rendendo i prototipi sviluppati veri e propri punti di riferimento anche per la comunità open-source interessata all'utilizzo della piattaforma WADE in ambiti critici.
UNIPR ha competenze notevoli in tutti i rami della ricerca che hanno a che fare con le piattaforme ad agenti ed il loro utilizzo nella realizzazione di infrastrutture per la composizione di servizi Web semantici, così come dimostrato da una notevole letteratura che parte dal 1999. L'elevata qualità del gruppo di ricercatori di UNIPR è dimostrata dalla loro partecipazione a progetti ed iniziative di ricerca sia nazionali che internazionali. In particolare, il know-how dei ricercatori di UNIPR per quanto riguarda le piattaforme ad agenti è stato acquisito in collaborazione con Centri di Ricerca ed Università Internazionali. Le esperienze più rilevanti per quanto concerne gli obiettivi del progetto sono le seguenti.
1. JADE (http://jade.tilab.com): i ricercatori di UNIPR hanno sviluppato il core di JADE (Java Agent DEvelopment framework), che oggi è la più diffusa piattaforma ad agenti sia nell'industria che nell'accademia. La ricerca su JADE si è concentrata sulle problematiche fondamentali della comunicazione e della relativa semantica.
In particolare, i ricercatori di UNIPR hanno progettato e sviluppato l'infrastruttura per la gestione dei protocolli di interazione di JADE ed il relativo supporto ontologico.
2. WADE (http://jade.tilab.com/wade): i ricercatori di UNIPR hanno contribuito allo sviluppo di strumenti oggi a corredo di WADE, quali l'editor grafico di workflow WOLF, e hanno di recente sviluppato il modulo di accesso interattivo a WADE mediante dispositivi mobili Android. Il coinvolgimento dei ricercatori di UNIPR nel progetto WADE è ancora molto elevato ed è testimoniato da varie commesse di Telecom Italia all'Università di Parma che hanno come oggetto la piattaforma WADE e i relativi strumenti.
3. CASCOM (FP6-511632, http://www.ist-cascom.org): i ricercatori di UNIPR hanno partecipato al progetto CASCOM (Context-Aware Business Application Service Co-ordination in Mobile Computing Environments). In questo progetto hanno contribuito alla progettazione dei tre livelli dell'architettura (Network, Intelligent Peer-to-Peer e Agenti) e hanno partecipato all'adattamento di JADE alle particolari esigenze di CASCOM. In più hanno concepito un modello formale a supporto della sicurezza e della privacy nelle interazioni tra gli agenti che tiene conto anche dell'aderenza a leggi formalizzate [B05] che è stato poi adottato nella realizzazione del modulo Security and Privacy della piattaforma CASCOM. Questo modulo fornisce forti garanzie sugli aspetti di sicurezza e privacy delle comunicazioni ed è fortemente accoppiato al modello di comunicazione tra agenti. In più, i ricercatori di UNIPR sono stati coinvolti, insieme a tutti gli altri partner del progetto, nella progettazione dei moduli di selezione e composizione di servizi Web semantici in modo dipendente dal contesto che caratterizzano la piattaforma CASCOM rispetto ad altre proposte. Infine, i ricercatori di UNIPR insieme a FRAMeTech hanno progettato e sviluppato il dimostratore Web di CASCOM che utilizza tutti i moduli della piattaforma tra qui il modulo di coordinazione di servizi Web semantici basata su agenti per realizzare uno scenario di emergenze mediche.
I servizi Web utilizzati in questo dimostratore sono veri punti d'accesso forniti da istituzioni del settore della sanità, tra cui gli Ospedali Federali del Tirolo TILAK [BP10], e quindi incarnano le caratteristiche di un caso di studio reale.
4. LEAP (IST-1999-10211, http://leap.crm-paris.com): i ricercatori di UNIPR hanno partecipato ad uno dei primi tentativi di portare la tecnologia degli agenti sui dispositivi mobili che si è poi concretizzato nel progetto LEAP (Lightweight Extensible Agent Platform), che prevedeva l'adattamento di JADE a telefoni cellulari MIDP. La partecipazione dei ricercatori di UNIPR a questa iniziativa è stata principalmente rivolta alle problematiche che riguardano la comunicazione e la relativa semantica in ambienti mobili che sono caratterizzati da: frequente disconnessione, intrinseca non affidabilità, mancanza di risorse di calcolo, necessità di tenere presente il contesto e seri rischi per quanto riguarda sicurezza e privacy.
5. COLLABORATOR (IST-2000-20045, http://www.ist-collaborator.net): il progetto COLLABORATOR (COLLABORAtive fRAmework for remoTe and mObile useRs) è nato dalla decennale esperienza dei ricercatori di UNIPR nelle piattaforme per la collaborazione sincrona basata su agenti. La ricerca nel progetto COLLABORATOR è stata guidata dal punto di vista tecnico e tecnologico dai ricercatori di UNIPR ed ha prodotto un solido prototipo di infrastruttura per il CSCW pervasivo che utilizza gli agenti come componente principale.
Testo inglese
In the scope of workpackage 0 “State of the art and analysis of the the clinical domains”, the UNIPR Research Unit will contribute both to the analysis and study of the state of the art (task 0.1), and to the identification of relevant case studies that the project will target (task 0.3), in order to provide solid warantees on the effective possibility of targeting selected case studies in the actual scope of the project. Moreover, UNIPR will contribute to the dissemination of the results of the project (task 0.1) by means of scientific papers for International workshops, conferences and journals, among which the International Joint Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), and the Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Finally, UNIPR will also contribute to the exploitation of the results thanks to the collaboration with FRAMeTech and Telecom Italia.
From a technical standpoint, UNIPR will contribute to the activites of workpackage 1 “Integrated modeling of data, clinical processes and healthcare processes” in terms of a focused research on the topics relative to guidelines modeling (task 1.2) and to the topics relative workflow-based concretization of guidelines via clinical pathways (task 1.3). From the point of view of clinical guidelines, UNIPR will provide support to domain expert already available in other units in order to warantee that the results, in terms of the underlying modeling approaches, will be effectively expressible by means of workflows, with a particular regard of distributed and decentralized execution of such workflows (activity 1.2.3). Moreover, the activities of UNIPR regarding clinical pathways and their workflow-based execution will exploit the relevant know-how of the researchers of UNIPR acquired in the development of the open-source platform WADE and in its use in industrial settings. In particular, the contribution of UNIPR in activity 1.3.1 will concentrate on the specificities of workflows in clinical environments and on the required warantees that such workflow will be concretelly expressible by means of tools like WADE. In this context, UNIPR will cooperate tightly with FRAMeTech and Telecom Italia, which have concrete experienteces on the practical uses of WADE and that have deep knowledge on its functionality and potentiality. UNIPR will specifically exploit such a know-how in activity 1.3.3 to tackle the delicate case of distributed and decentralized execution of workflows.
Along the lines of this research, UNIPR intends to provide solid contribution on workpackage 2 “Design time and run time verification of clinical processes” primarily on the runtime verification and on the dynamic adaptability of processes, as targeted in task 2.2. In order to support such activities, UNIPR will refer to the open-source WADE platform and to its recent development that allows mobile users interacting with workflows. The competences of UNIPR will be integrated with the relevant know-how of Telecom Italia, which is today the principal developer of WADE, together with researchers of UNIPR, and of FRAMeTech, which uses WADE daily in industrial settings.
The activities of task 2.2 call for a direct involvement of UNIPR in the activities of task 2.1, at least to validate the chosen approaches from the point of view of runtime verification. In particular, the design-time analysis that support the verification provides important information that can be effectively used to support runtime verification and adaptability and UNIPR is willing to exploit such information in the scope of its activities in task 2.2.
Finally, UNIPR intends to contribute substantially to the activities of workpackage 4 “Design and implementation of a software suite for the integrated management
