Napoli. Brevettato un algoritmo per il monitoraggio di pazienti critici 

Innovazione in corsia: un algoritmo consentirà di valutare lo stato di salute di un paziente critico e la sua evoluzione giornaliera mettendo insieme i dati e i parametri vitali ed ematochimici inseriti nella cartella clinica digitale. Il brevetto del sistema è stato messo a punto dagli esperti del Dipartimento di Sanità Pubblica della Federico II, in collaborazione con il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione dello stesso Ateneo. A darne notizia sono Maria Triassi (ordinario di Igiene), Giovanni Improta (ingegnere clinico ricercatore del Dipartimento), Vincenzo Abate (assegnista), Mario Alessandro Russo (dottorando), Stefania Santini (associato del DIETI, Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione) e Antonio Saverio Valente (post-doc del DIETI).

"Il device – spiega Triassi – è dotato di intelligenza artificiale, elabora i dati clinici e consente  un monitoraggio e una gestione informatizzata dello stato di salute dei pazienti, così da migliorare enormemente la prevenzione del rischio clinico. In ambito medico – aggiunge il docente – si usano cartelle cliniche cartacee e, solo in alcuni casi, cartelle cliniche elettroniche. Questi strumenti hanno però l’enorme svantaggio di non consentire la valutazione sintetica ed efficiente dello stato di salute e di rischio del paziente, specialmente nel caso di pazienti cronici polipatologici. Di qui la nostra intuizione di costruire degli indici appositi che consentissero di fondere tra loro le principali variabili cliniche per derivare un quadro globale della salute paziente in relazione alla concomitanza di specifiche patologie”.

Un sistema intelligente – dunque – che permette di gestire al meglio pazienti molto complessi. “Il nostro device – aggiunge Triassi – permette ai medici di avere un quadro completo e di facile interpretazione dello stato clinico del paziente, ottimizzare lo scheduling dei trattamenti, definendo in maniera più accurata, basandosi sull’inferenza di tutti i dati clinici e diagnostici, la data della visita e trattamento. E ancora, di ottimizzare le attività clinica in termini di costi, durata delle visite e sforzi correlati, produrre alert visivi in caso di parametri o indici fuori range, generare automaticamente degli indicatori globali relativi alla severità di una patologia e dei suoi fattori di comorbilità, offrendo al medico una più rapida valutazione dello stato clinico del paziente e dei risultati delle azioni terapeutiche perseguite/da perseguire. Non meno importante la fusione di supporto offerta al medico nella definizione di eventuali azioni correttive (es. aumento/riduzione dosaggio di un determinato farmaco), la disponibilità strumenti per l’analisi statistica e per la visualizzazione dei trends temporali relativi a parametri caratteristici della patologia e la loro correlazione, per la predizione del loro andamento e la clusterizzazione di coorti di pazienti su parametri definiti (settabili dall’utente) per definire gruppi di pazienti con comportamenti analoghi da utilizzare come benchmark in fase di diagnosi e di decision making”.
 
Un sistema che rende quindi possibile il monitoraggio dell’evoluzione dinamica del processo complessivo, in funzione delle variazioni dei parametri elementari settabili. Altro vantaggio è legato alla possibilità di evidenziare l’efficacia di un trattamento farmacologico o l’effetto di una variazione apportata allo stile di vita del paziente. L’impiego di algoritmi di calcolo che operano attraverso una logica che emula quella del medico, garantisce l’oggettività del risultato che non viene influenzato da  attori esterni e consente di economizzare tempo ed energia. Un supporto al lavoro del medico insomma che lo potrà aiutare nelle sue decisioni con valori statistico-matematici estrapolati sulla base del quadro clinico del singolo paziente.

Ettore Mautone