Monitorare i rischi nella terapia intensiva neonatale
Quasi l’8 % dei neonati nasce prematuramente ogni anno, richiedendo di conseguenza il ricovero presso un’unità di terapia intensiva neonatale. Tale ospedalizzazione incrementa il rischio di contrarre infezioni; ciononostante, effettuare una diagnosi precoce è complicato a causa dell’inaffidabilità dei dati biologici e microbiologici a disposizione e della mancanza di valore diagnostico offerto dai segni clinici. Di conseguenza, solitamente i medici somministrano una grande quantità di antibiotici ad ampio spettro.
Un sistema per valutare il rischio di sepsi e la maturazione dei neonati
Il progetto Digi-NewB, finanziato dall’UE, si è prefisso di sostenere il processo decisionale migliorando il rilevamento delle infezioni nosocomiali e la quantificazione della maturazione dei neonati. Il progetto ha combinato competenze in diversi campi, quali l’ingegneria, i megadati e le scienze mediche. «Il nostro sistema si avvale dell’intelligenza artificiale (IA) per integrare dati fisiologici, clinici e biologici in tempo reale allo scopo di valutare il rischio di sepsi e di fornire assistenza nell’adozione di decisioni relative a cure sanitarie e trattamenti», spiega Patrick Pladys, coordinatore di Digi NewB. Il sistema acquisisce e analizza un insieme completo di dati riferiti al neonato, quali il ritmo cardiaco e quello respiratorio, i segni clinici e, grazie a registrazioni video, i movimenti effettuati; successivamente, calcola e visualizza un punteggio associato al rischio di sepsi. Così facendo, esso consente ai medici di monitorare l’evoluzione di questo punteggio nel corso del tempo e di visualizzare le tendenze dei parametri selezionati, nonché di riprodurre le registrazioni video. È importante sottolineare la facilità di utilizzo e di installazione di questo nuovo sistema, che può essere utilizzato anche dal personale ospedaliero. Questo progetto basato sui dati ha generato numerose innovazioni tecnologiche e scientifiche. Inoltre, ha creato una vasta banca dati annotata che combina video, segnali fisiologici e dati clinici di dimensioni pari a sette anni di registrazioni e ha concepito diversi algoritmi innovativi di elaborazione del segnale, alcuni dei quali sono stati brevettati. Altri sforzi significativi sono stati dedicati all’estrazione e alla caratterizzazione dei movimenti registrati nei video e al pianto spontaneo dei neonati pretermine, che offrono una quantificazione della maturazione postnatale dei ritmi cardiaci e respiratori, del sonno e del pianto dei neonati prematuri.
Prestazioni cliniche e prospettive future
Per costruire e ottimizzare il sistema di Digi-NewB, i partner del progetto hanno implementato un prototipo presso l’ospedale universitario di Rennes, eseguito in tempo reale. Grazie all’impiego di una metodologia di progettazione mirata, gli esiti dei risultati scientifici sono stati inseriti nel sistema per migliorare la sua maturità tecnica. Sebbene debba ancora essere convalidato mediante uno studio clinico controllato su vasta scala, il sistema di Digi-NewB ha portato a termine con successo un test di verifica concettuale nel corso del suo sviluppo che ha messo in evidenza le potenzialità insite nel monitoraggio basato sull’IA per rilevare e trattare la sepsi durante il periodo perinatale. I risultati hanno mostrato che il sistema di Digi-NewB è in grado di individuare la sepsi con un anticipo compreso tra le 4 e le 48 ore rispetto ai test standard o agli altri approcci attualmente impiegati per diagnosticare questa disfunzione nelle unità neonatali. «Abbiamo dimostrato che, nei momenti iniziali della vita, l’approccio multidimensionale proposto può portare a un uso migliore e coerente dei dati sanitari con finalità di processo decisionale clinico», sottolinea Pladys. Il team del progetto sta attualmente lavorando a uno studio clinico controllato al fine di dimostrare che il monitoraggio in tempo reale realizzato mediante il punteggio per la sepsi di Digi NewB può ridurre i livelli di morbilità e mortalità associati con la spesi neonatale correlata all’assistenza. «Un aspetto importante del sistema di Digi-NewB è che è in grado di adattarsi all’aumento della quantità di dati inclusi nella banca dati di apprendimento e di migliorarsi di conseguenza, prendendo inoltre in considerazione gli sviluppi che si verificano nel campo dell’assistenza neonatale», conclude Pladys. Inoltre, i partner hanno creato un grafico di maturazione che mostra la correlazione presente tra le misurazioni cardiorespiratorie, neurocomportamentali e del sonno e l’età. Sebbene il suo impatto nella pratica clinica non sia ancora stato determinato, questo strumento di maturazione contribuirà a misurare le deviazioni dalla traiettoria postnatale ottimale prevista, agevolando il processo decisionale relativo all’impiego del supporto respiratorio e alla dimissione ospedaliera.
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Digi-NewB, sepsi, maturazione, monitoraggio, pretermine, neonato, unità intensiva neonatale, sistema di supporto decisionale
