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Sistemi di supporto decisionale computerizzati. Ecco come il loro utilizzo porta spesso i medici a modificare le loro decisioni

I sistemi di supporto decisionale sono efficaci nel ridurre gli errori prescrittivi dei medici, potenziale causa di rischio clinico per i pazienti ospedalizzati. A rilevarlo, un recente studio clinico randomizzato condotto in Italia, e pubblicato su Jama Network Open.

12 DIC - Uno studio clinico randomizzato condotto in Italia, pubblicato su Jama Network Open, ha rivelato il potenziale dei sistemi di supporto decisionale computerizzati (SSDC) nella riduzione di errori di diagnostica e di prescrizione. Questa la principale evidenza mostrata da uno dei più grandi studi clinici randomizzati a livello internazionale, condotto in Italia e finanziato dal Ministero della Salute e dalla Regione Lombardia, che si poneva un duplice interrogativo: È possibile incoraggiare i medici a riconsiderare le loro prescrizioni e decisioni, potenzialmente dannose, tramite un software che li orienti con alert e messaggi-guida? È possibile implementare con successo un SSDC sviluppato in un altro contesto, in un paese e in un ambiente di cura differente - un ospedale con sede nella grande area di Milano?
 
Lo studio, condotto sotto la supervisione di Lorenzo Moja, professore associato in Igiene e Medicina Preventiva presso l'Università degli Studi di Milano, mostra che la risposta ad entrambe le domande è "sì". I medici che hanno utilizzato il SSDC hanno riportato un tasso significativamente più basso di errori di prescrizione e di diagnosi rispetto al gruppo di controllo, che non aveva accesso al supporto decisionale. Tuttavia, molti, ma non tutti, i potenziali errori che sono stati corretti non hanno avuto esiti diretti sui pazienti. Il risultato non va, però, sottovalutato: come numerosi studi suggeriscono, le conseguenze di piccoli errori possono causare pesanti conseguenze per i pazienti, incluso il decesso, e generare danni materiali e non, a carico della struttura ospedaliera.


Gli autori hanno concluso che l'uso di SSDC è significativamente associato alla riduzione di errori nelle prescrizioni. Secondo Moja: “Alcuni di questi errori possono seriamente nuocere ai pazienti e, di conseguenza, anche ai medici che hanno in carico i pazienti e alla struttura ospedaliera, ma non siamo ancora in grado di distinguere tra i messaggi rilevanti, capaci di prevenire conseguenze gravi o drammatiche ed alert meno importanti. Per questo motivo gli SSDC sono strumenti dotati di grande potenziale, ma non ancora efficienti nel discriminare le informazioni ricevute. Avere troppe informazioni, in questo caso, equivale ad averne troppo poche."

Moja e i suoi colleghi nella sperimentazione clinica hanno utilizzato il sistema EBMEDS (Evidence Based Medicine Decision Support), sviluppato dalla Associazione dei Medici Finlandesi ed integrato da MEDILOGY alla cartella clinica elettronica ospedaliera locale. EBMEDS, testato per la prima volta nel 2003 negli ospedali finlandesi e evolutosi da allora tanto da diventare uno strumento internazionale, è stato progettato per aiutare a tenere traccia delle decisioni mediche, come, ad esempio, prescrizioni di farmaci e test diagnostici. Questa tecnologia è attualmente impiegata in diversi ospedali, allo scopo di ridurre la variabilità delle cure, aumentare la sicurezza per i pazienti e migliorare l'efficacia clinica.

"In questa era digitale, dobbiamo pensare a come supportare i medici nel loro lavoro", ha riferito Hernan Polo Friz, responsabile del progetto presso l'Ospedale di Vimercate, il quale ha supervisionato l'assistenza dei pazienti di medicina interna ammessi allo studio. “Nell'ultimo decennio il carico di lavoro clinico è molto aumentato e, quando i medici sono stanchi, possono sbagliare più frequentemente. Le cartelle cliniche elettroniche hanno spianato la strada ad un nuovo approccio alla pratica clinica: i dati dei pazienti non raccontano solo lo stato di salute dei singoli individui; diventano un innesco di suggerimenti che agevolano le diagnosi dei medici e le decisioni in merito al trattamento."

Se i sistemi di supporto informatico alle decisioni sono in grado di migliorare la qualità delle cure e, potenzialmente, ridurre gli errori diagnostici e terapeutici, perché, dunque, non vengono utilizzati in tutti gli ospedali? "Esistono due principali ostacoli", ha aggiunto Giovanni Delgrossi, responsabile della divisone di Tecnologia dell’Informazione e Comunicazione presso l'ospedale di Vimercate. “In primo luogo, sono ancora pochi i medici a proprio agio con gli algoritmi che nelle cartelle cliniche elettroniche guidano le opzioni terapeutiche per i pazienti. In secondo luogo, le cartelle cliniche in formato digitale sono ancora abbozzi piuttosto caotici di informazioni, che spesso complicano, anziché agevolare, l'integrazione dei dati ospedalieri e dei sistemi di supporto alle decisioni. Questo studio fa vedere quello che forse sarà il futuro in molte strutture."

Gli sforzi tesi a far avanzare la ricerca ridurranno le incertezze che abbiamo sulle domande chiave: qual è il modo migliore per integrare i sistemi di supporto alle decisioni informatiche nella pratica dell'assistenza sanitaria? Questi strumenti miglioreranno effettivamente l'assistenza ai pazienti? Valgono i costi? Degli oltre 6.400 partecipanti coinvolti in questo studio, il software ha portato ad un cambiamento nella terapia in circa 4 pazienti su 100, un miglioramento statisticamente significativo che alcuni hanno definito modesto, e altri considerevole.
 
“Certo, avremmo preferito avere il doppio o il triplo dell’efficacia. Ma poiché questo intervento si basa su semplici promemoria, non è probabilmente realistico attendersi grandi numeri", ha spiegato Moja. “I nostri medici sono meglio degli algoritmi. Non di meno abbiamo scoperto che, a fine giornata, alcuni algoritmi avevano aiutato a prenderci cura dei nostri pazienti in modo migliore rispetto al giorno prima." Lo studio, conclude il dott. Moja, serve anche da modello per i futuri studi clinici randomizzati. "Altri ricercatori avvieranno nuovi casi di studio, utili a migliorare la precisione degli algoritmi per aiutare i medici a rispondere a quesiti clinicamente rilevanti." 

12 dicembre 2019
© Riproduzione riservata


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