I sensori indossabili migliorano l’assistenza per pazienti vulnerabili
Un monitoraggio inadeguato dei pazienti vulnerabili può portare a opportunità perse di intervento precoce e morti evitabili. Per colmare questa lacuna, i pazienti stanno iniziando a svolgere un ruolo più attivo nella propria assistenza sanitaria, compreso il monitoraggio dei propri segni vitali. Il progetto NIGHTINGALE, finanziato dall’UE, ha sviluppato un sistema intelligente di monitoraggio wireless del paziente che rileva gli eventuali segni di peggioramento della salute. Il sistema consente ai team di assistenza di osservare i pazienti da remoto, sia nei reparti ospedalieri che a casa loro, una volta dimessi. Il team di NIGHTINGALE, un consorzio di partner nel campo della medicina e dell’industria, ha sviluppato e testato con successo il sistema «Checkpoint Cardio», che acquisisce una serie completa di segni vitali quali quelli presi dagli infermieri in un reparto ospedaliero e fornisce un metodo di comunicazione facile affinché i caregiver possano contattare i pazienti quando necessario, e viceversa. «I risultati hanno dimostrato che il monitoraggio wireless indossabile può rilevare un deterioramento del paziente in una fase precoce», afferma Cor Kalkman, professore emerito di Anestesiologia presso il Centro medico universitario di Utrecht.
Sviluppare il sistema con l’aiuto di partner industriali
Attraverso la strategia per gli appalti pre-commerciali dell’UE, il team di NIGHTINGALE ha invitato l’industria a sviluppare una nuova tecnologia indossabile che potrebbe aiutare a monitorare i pazienti vulnerabili. Dalle 125 aziende che hanno accettato la sfida, il team ha ridotto le candidature a quattro prototipi e ha quindi sperimentato l’unico sistema ritenuto pronto per il test con pazienti chirurgici ospedalizzati ad alto rischio. Il sistema Checkpoint Cardio di nuova concezione è una suite di sensori indossabili wireless, in grado di monitorare accuratamente la frequenza cardiaca, l’ECG (una registrazione dell’attività elettrica del cuore), la frequenza respiratoria e la temperatura. Gli algoritmi elaborano grandi quantità di dati acquisiti attraverso i sensori per trovare tendenze e segnali di allarme, prima di allertare il personale medico.
Lezioni apprese attraverso prove ospedaliere
La maggior parte del team di NIGHTINGALE è formata da infermieri e medici, il che significa che durante la pandemia molti hanno dovuto lavorare su turni extra in terapia intensiva. «Nonostante i ritardi dovuti alla pandemia di COVID-19, siamo riusciti a completare una valutazione clinica del sistema Checkpoint Cardio in cinque ospedali europei», aggiunge Kalkman, coordinatore del progetto NIGHTINGALE. Il team ha testato il sistema con 25 pazienti ad alto rischio provenienti da ciascuno dei cinque ospedali. Lo hanno confrontato rispetto ai normali monitor ospedalieri, osservando quanto bene ha individuato tendenze all’interno dei segni vitali e generato punteggi per valutare un eventuale deterioramento della salute. Oltre ai promettenti risultati iniziali, il team ha anche appreso che un sistema di questo tipo non può essere semplicemente inserito nei contesti clinici esistenti, ma richiede uno spostamento dei flussi di lavoro per gli infermieri nei reparti.
Ambizioni per un progetto più ampio promosso attraverso la pandemia
Grazie all’esperienza maturata durante la pandemia di COVID-19, il team si è reso conto che un tale sistema potrebbe aiutare con una transizione generale verso una dimissione anticipata del paziente, consentendo un maggiore monitoraggio remoto a casa. Ciò allevierebbe la pressione sulle unità di terapia intensiva e sui reparti ospedalieri, in particolare quando sono sottoposti a pressioni simili a quelle subite da molti ospedali in tutta Europa negli ultimi due anni. Il team di NIGHTINGALE sta ora esplorando attivamente le opportunità per un progetto più ampio che comprenda un maggior numero di ospedali europei. «Implementeremo questi nuovi sistemi nella pratica clinica, inclusa l’esecuzione di test iniziali dei sistemi integrati di supporto alle decisioni cliniche e la fornitura della grande quantità di dati clinici necessari per creare sistemi di autoapprendimento», spiega Kalkman.
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