AI · Healthcare · OCR
Dal Foglio Cartaceo
al Database
Intelligente
OCR, visione artificiale e supervisione umana per trasformare questionari cartacei in un database anonimo interrogabile in linguaggio naturale. Zero inserimento manuale, zero dati personali.
Luglio 2026
Stefano Berrettini
2Motori di lettura
0Dati personali
NLQuery linguaggio naturale
100%Validazione umana
Il problema
Migliaia di questionari, zero dati
I poliambulatori italiani distribuiscono ogni anno decine di migliaia di questionari di gradimento. I pazienti li compilano, il personale li raccoglie, poi finiscono in uno scatolone. Trascrivere manualmente ogni scheda richiede ore di lavoro: è lento, costoso e soggetto a errori. I dati esistono fisicamente — ma sono inaccessibili.
La conseguenza è che le strutture sanitarie non hanno una visione reale del gradimento dei loro servizi. Non sanno se i tempi di attesa sono percepiti come il problema principale, se la cortesia del personale è valutata diversamente nei vari reparti, se la soddisfazione è cambiata negli ultimi sei mesi. Hanno i questionari — ma non hanno i dati.
📋 Il questionario tipico
Un foglio A4, due pagine, undici domande con caselle da spuntare. Giudizi da ottimo a insufficiente, qualche campo demografico, uno spazio per commenti liberi. Semplice da compilare per il paziente. Complicato da elaborare in massa senza un sistema automatico.
La pipeline
Come funziona la lettura automatica
SOLVEI Survey usa due tecnologie in parallelo per leggere ogni questionario, sfruttando i punti di forza di ciascuna.
01
OMR — Riconoscimento ottico dei segni
Analizza geometricamente la posizione delle caselle spuntate sul foglio. Veloce, preciso, deterministico: se una casella è spuntata con un segno netto, l’OMR lo vede senza incertezze e senza bisogno di AI.
02
Vision AI — Analisi visiva delle pagine
Un modello di visione artificiale analizza l’immagine del questionario in modo olistico, come farebbe un lettore umano. Risolve i casi ambigui: caselle per metà spuntate, segni leggeri, angolazioni diverse.
03
Fusione intelligente dei risultati
I due sistemi vengono combinati: dove l’OMR è sicuro, decide da solo. Dove c’è incertezza, entra in gioco la visione artificiale. Il risultato è più affidabile di ciascuna tecnica presa singolarmente.
04
Validazione dall’operatore
I dati estratti vengono presentati all’operatore per la revisione finale. Le risposte incerte sono evidenziate. L’operatore corregge dove serve, approva, e solo a quel punto i dati entrano nel database.
Human-in-the-Loop
L’occhio umano al posto giusto
L’estrazione automatica è quasi sempre corretta — ma “quasi sempre” non basta quando i dati servono a prendere decisioni. SOLVEI Survey è progettato con la consapevolezza che l’AI sbaglia: ci sono questionari mal fotocopiati, caselle compilate in modo non standard, fogli piegati.
📄
PDF originale affiancato
L’operatore vede il questionario fisico digitalizzato accanto ai valori estratti. Nessuna fiducia cieca all’AI: il confronto è immediato e visivo.
🟡
Evidenziazione delle incertezze
Le risposte estratte con bassa certezza appaiono evidenziate. L’operatore sa esattamente dove guardare con più attenzione — senza dover rileggere tutto.
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Approvazione rapida
Un click per approvare quando tutto è corretto. Modifiche mirate dove serve. I dati entrano nel database solo dopo la validazione dell’operatore.
📊
Coda di lavoro
I questionari scansionati entrano in una coda ordinata. Lo stato di ogni foglio è visibile: in elaborazione, pronto per revisione, approvato.
Il principio di base
L’AI lavora veloce e non si stanca. L’umano ha giudizio e responsabilità. SOLVEI Survey usa l’AI per togliere il lavoro ripetitivo all’operatore, e l’operatore per garantire la qualità del dato. Nessuno dei due da solo è sufficiente.
Il database
Dati anonimi, interrogabili in italiano
Una volta validati, i dati entrano in un database completamente anonimo. Non vengono salvati nomi, codici fiscali, numeri di telefono o qualsiasi altro dato che possa ricondurre a una persona specifica. Solo le risposte: i punteggi di soddisfazione, la fascia d’età del rispondente, la frequenza delle visite.
Il dato anonimo è interrogabile in linguaggio naturale. Non serve un analista, non serve sapere scrivere query SQL. Chi vuole capire com’è la situazione fa una domanda — e riceve una risposta.
💬
“Qual è la soddisfazione media per il personale medico nell’ultimo mese?”
L’AI interroga il database, calcola la media, e risponde in prosa con il numero preciso e il confronto con il mese precedente.
💬
“Come cambia la valutazione dei tempi di attesa nel corso dell’anno?”
Produce un grafico automatico con l’andamento mensile e identifica i periodi con valutazioni più basse.
💬
“Quanti pazienti vengono per la prima volta e come valutano l’accoglienza?”
Filtra i rispondenti per frequenza delle visite e mostra la distribuzione dei punteggi di accoglienza solo per i nuovi pazienti.
💬
“Qual è il punto di forza e il punto debole più citati nei commenti?”
Analizza i campi di testo libero e identifica i temi ricorrenti positivi e negativi senza leggere ogni singolo commento.
🔒 Anonimato strutturale
La privacy non è un’opzione configurabile — è parte dell’architettura. Il sistema è progettato per non raccogliere dati personali sin dall’inizio, non per anonimizzarli dopo. Non ci sono dati da proteggere perché non vengono mai acquisiti.
“Un questionario non è un pezzo di carta. È la voce di un paziente. Serve uno strumento all’altezza per ascoltarla.”
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Stack tecnologico
Il software che alimenta la piattaforma
Elaborazione e pipeline:
FastAPI
PyMuPDF
Vision AI
MinIO
Database e monitoring:
PostgreSQL
Prometheus
Grafana
Loki
Frontend e interfaccia:
Next.js
React
Tailwind CSS
Docker
