Mining dei Workflow di un Laboratorio di Anatomia Patologica

Il presente lavoro nasce dall’obiettivo di individuare strumenti statistici per indagare, sotto diversi aspetti, il flusso di lavoro di un Laboratorio di Anatomia Patologica. Il punto di partenza dello studio è l’ambiente di lavoro di ATHENA, software gestionale utilizzato nell’Anatomia Patologica, sviluppato dalla NoemaLife S.p.A., azienda specializzata nell’informatica per la sanità. A partire da tale applicativo è stato innanzitutto formalizzato il workflow del laboratorio (Capitolo 2), nelle sue caratteristiche e nelle sue possibili varianti, identificando le operazioni principali attraverso una serie di “fasi”. Proprio le fasi, unitamente alle informazioni addizionali ad esse associate, saranno per tutta la trattazione e sotto diversi punti di vista al centro dello studio. L’analisi che presentiamo è stata per completezza sviluppata in due scenari che tengono conto di diversi aspetti delle informazioni in possesso. Il primo scenario tiene conto delle sequenze di fasi, che si presentano nel loro ordine cronologico, comprensive di eventuali ripetizioni o cicli di fasi precedenti alla conclusione. Attraverso l’elaborazione dei dati secondo specifici formati è stata svolta un’iniziale indagine grafica di Workflow Mining (Capitolo 3) grazie all’ausilio di EMiT, un software che attraverso un set di log di processo restituisce graficamente il flusso di lavoro che li rappresenta. Questa indagine consente già di valutare la completezza dell’utilizzo di un applicativo rispetto alle sue potenzialità. Successivamente, le stesse fasi sono state elaborate attraverso uno specifico adattamento di un comune algoritmo di allineamento globale, l’algoritmo Needleman-Wunsch (Capitolo 4). L’utilizzo delle tecniche di allineamento applicate a sequenze di processo è in grado di individuare, nell’ambito di una specifica codifica delle fasi, le similarità tra casi clinici. L’algoritmo di Needleman-Wunsch individua le identità e le discordanze tra due stringhe di caratteri, assegnando relativi punteggi che portano a valutarne la similarità. Tale algoritmo è stato opportunamente modificato affinché possa riconoscere e penalizzare differentemente cicli e ripetizioni, piuttosto che fasi mancanti. Sempre in ottica di allineamento sarà utilizzato l’algoritmo euristico Clustal, che a partire da un confronto pairwise tra sequenze costruisce un dendrogramma rappresentante graficamente l’aggregazione dei casi in funzione della loro similarità. Proprio il dendrogramma, per la sua struttura grafica ad albero, è in grado di mostrare intuitivamente l’andamento evolutivo della similarità di un pattern di casi. Il secondo scenario (Capitolo 5) aggiunge alle sequenze l’informazione temporale in termini di istante di esecuzione di ogni fase. Da un dominio basato su sequenze di fasi, si passa dunque ad uno scenario di serie temporali. I tempi rappresentano infatti un dato essenziale per valutare la performance di un laboratorio e per individuare la conformità agli standard richiesti. Il confronto tra i casi è stato effettuato con diverse modalità, in modo da stabilire la distanza tra tutte le coppie sotto diversi aspetti: le sequenze, rappresentate in uno specifico sistema di riferimento, sono state confrontate in base alla Distanza Euclidea ed alla Dynamic Time Warping, in grado di esprimerne le discordanze rispettivamente temporali, di forma e, dunque, di processo. Alla luce dei risultati e del loro confronto, saranno presentate già in questa fase le prime valutazioni sulla pertinenza delle distanze e sulle informazioni deducibili da esse. Il Capitolo 6 rappresenta la ricerca delle correlazioni tra elementi caratteristici del processo e la performance dello stesso. Svariati fattori come le procedure utilizzate, gli utenti coinvolti ed ulteriori specificità determinano direttamente o indirettamente la qualità del servizio erogato. Le distanze precedentemente calcolate vengono dunque sottoposte a clustering, una tecnica che a partire da un insieme eterogeneo di elementi individua famiglie o gruppi simili. L’algoritmo utilizzato sarà l’UPGMA, comunemente applicato nel clustering in quanto, utilizzando, una logica di medie pesate, porta a clusterizzazioni pertinenti anche in ambiti diversi, dal campo biologico a quello industriale. L’ottenimento dei cluster potrà dunque essere finalmente sottoposto ad un’attività di ricerca di correlazioni utili, che saranno individuate ed interpretate relativamente all’attività gestionale del laboratorio. La presente trattazione propone quindi modelli sperimentali adattati al caso in esame ma idealmente estendibili, interamente o in parte, a tutti i processi che presentano caratteristiche analoghe.

Tradurre per le aziende: localizzazione parziale del sito internet di Remedia nell'ottica della fruibilità dei contenuti web

Die vorliegende Masterarbeit entstand im Rahmen des vom Department Traduzione e Interpretazione (Übersetzen und Dolmetschen) der Universität Bologna in Zusammenarbeit mit der Handelskammer Forlì ins Leben gerufenen Projekts Language Toolkit, das unter anderem die Durchführung von Lokalisierungsarbeiten für Unternehmen der Provinz Forlì-Cesena vorsieht. In meinem Fall ging es dabei um das Unternehmen Remedia, welches mich mit der Lokalisierung von Teilen seiner Website (www.remediaerbe.it) ins Deutsche beauftragte. Insbesondere ging es dabei um die Beschreibungen der Hauptprodukte der Abteilung Kräuterheilmittel, bei denen die Werbefunktion und die Verständlichkeit der Webinhalte eine besondere Rolle spielten. Auf ausdrücklichen Wunsch des Unternehmens sollte jedoch die emotionale und evokative Sprache der Ausgangstexte in der Übersetzung nachempfunden werden. Dies führte allerdings zu einer stilistisch treuen Übersetzung, die als Werbetext nicht effizient genug war, weshalb sie vor allem unter dem Gesichtspunkt der Struktur und der Prägnanz verbessert werden musste. Im ersten Kapitel dieser Masterarbeit werden das Unternehmen Remedia, die Palette seines Angebots an natürlichen Produkten und das Lokalisierungsprojekt vorgestellt. Das zweite Kapitel enthält eine Einführung in die Lokalisierung und thematisiert die Rolle des Übersetzers in dieser Branche. Darüber hinaus wird das Thema der Web Usability im Zusammenhang mit der Anordnung der Inhalte in einer Website behandelt und die Abteilung Kräuterheilmittel der Website von Remedia beschrieben. Im dritten Kapitel gehe ich auf die Besonderheiten von Werbetexten in der Kommunikation zwischen Unternehmen und Kunden unter besonderer Berücksichtigung der die Verständlichkeit von Webtexten beeinflussenden Faktoren wie Layout, Textgestaltung und Prägnanz ein. Das vierte Kapitel enthält die vollständige Übersetzung, die der lokalisierten Website entspricht. Im fünften Kapitel schließlich werden die Phasen des Lokalisierungsverfahrens vorgestellt und die wichtigsten Verbesserungen besprochen, die bei der Überarbeitung der stilistisch treuen Übersetzung vorgenommen wurden.