ESERCIZIO 1: MODELLAZIONE UML

TESTO ESERCIZIO

Recenti sviluppi nell’intelligenza artificiale hanno dimostrato che l’analisi automatizzata del testo scritto dai pazienti in applicazioni di diario e chat può fornire indicazioni precoci sul loro stato psichico, con particolare riferimento a condizioni come depressione, ansia, disturbi del pensiero o comportamenti a rischio.

Un sistema intelligente di prevenzione SMH (smart-mental-health) permetterebbe di:

1. Raccogliere in modo strutturato testi scritti spontaneamente dai pazienti (es. diari, risposte libere a questionari, email).
2. Analizzare questi testi con un modello linguistico (LLM) che produce una valutazione dello stato psichico secondo i criteri del DSM-5 (https://www.psychiatry.org/psychiatrists/practice/dsm).
3. In caso di esito problematico, comunicare i risultati come FHIR Observation e inserirli nella cartella clinica elettronica del paziente.

Nota: ovviamente l’autore di questo esercizio fa notare che un sistema del genere presenta una miriade di criticità a livello etico e legale, per cui viene proposto solo come esercizio teorico.

Il sistema da sviluppare è composto da:

1. App Paziente:

• Sistema di login con autenticazione.
• Interfaccia per la scrittura di testi personali, anche quotidiani.
• Visualizzazione dello storico dei testi inviati.
• Visualizzazione del proprio stato psichico (se abilitato dal medico).

2. Server LLM (AI Engine):

• Riceve i testi in input dall’app paziente.
• Analizza lo stato psichico del paziente usando modelli addestrati su classificazione DSM-5 (https://www.psychiatry.org/psychiatrists/practice/dsm).
• Classifica il rischio (es. nessun rischio / osservazione / invio urgente).
• Restituisce un report strutturato.

3. Server FHIR:

• Riceve i risultati del modello come FHIR Observation.
• Inserisce i dati nella cartella clinica elettronica del paziente.

4. WebApp Medico:

• Accesso autenticato con ruolo “Medico”.
• Consultazione dello storico dei testi inviati dai pazienti.
• Visualizzazione degli esiti psichici con possibilità di annotazione.
• Notifiche in caso di osservazioni critiche.

Materiale da consegnare

Realizzare la modellazione di alto livello del sistema tramite linguaggio UML.

• Use Case Diagram con tabella descrittiva dei principali attori e casi d’uso.
• Activity Diagram per l’intero flusso di inserimento testo → valutazione → aggiornamento cartella clinica.
• Class Diagram dei principali oggetti software (es. Testo, EsitoAnalisi, Paziente, ObservationFHIR, etc.).
• Sequence Diagram che descriva il flusso completo dal momento in cui il paziente invia il testo all’inserimento nella cartella clinica.
• Documento descrittivo delle principali scelte progettuali, eventuali assunzioni (es. frequenza di invio testi, notifiche automatiche, regole di rischio).

Modalità di consegna

Utilizzare la cartella “Consegna Esercizio UML” su Moodle.

Si possono caricare fino a 21 file, comprese immagini, file .drawio, file StarUML o PDF.

Punteggio massimo: 3/9 punti