Un processo decisionale più intelligente per le unità di terapia intensiva
Durante le prime ondate della pandemia di COVID-19, il personale delle unità di terapia intensiva si è trovato ad affrontare una nuova malattia altamente contagiosa per la quale non esisteva un vaccino. Nei paesi gravemente colpiti, oltre il 10 % dei pazienti infetti richiedeva la terapia intensiva, esercitando un’immensa pressione sulle risorse e mettendo a rischio il personale medico. «Qui a Francoforte, io e il mio team abbiamo trattato più di 700 pazienti affetti da COVID-19 gravemente compromessi in terapia intensiva», spiega il coordinatore del progetto ENVISION Kai Zacharowski dell’Università Goethe di Francoforte in Germania. «Pur sapendo come ventilare ed eseguire altri trattamenti in terapia intensiva, non avevamo opzioni terapeutiche valide e comprovate per questa malattia complessa. E ciò ha reso estremamente difficile prendere sempre decisioni nel migliore interesse dei pazienti.»
Prendere decisioni efficaci sul trattamento medico
Il progetto ENVISION, iniziato nel dicembre 2020, ha cercato di affrontare questa sfida sanitaria, sviluppando uno strumento basato sui dati per aiutare il personale medico delle unità di terapia intensiva nel trattamento dei pazienti. A questo scopo, i dati sono stati raccolti da una serie di fonti, tra cui ventilatori e dispositivi di diagnostica per immagini, e analizzati dall’intelligenza artificiale (IA). Sono stati coinvolti 13 ospedali in tutta Europa. «Una piccola start-up ha accettato di partecipare», aggiunge Zacharowski. «È stato sviluppato un programma software che è stato eseguito nelle unità di terapia intensiva e che consente di raccogliere tutti i dati fisiologici, di trattamento e medici.» Un’applicazione digitale esistente, chiamata Sandman. MD, è stata ulteriormente sviluppata fino a diventare Sandman.IC. L’app è stata progettata per essere un sistema di supporto alle decisioni intelligente per il personale, contribuendo al monitoraggio, alla previsione e al trattamento dei pazienti affetti da COVID-19 nelle unità di terapia intensiva. L’idea era che lo strumento potesse essere in grado di suggerire rapidamente nuove possibili opzioni terapeutiche che altrimenti avrebbero potuto non essere individuate dal personale medico impegnato. Il team del progetto sperava anche che le informazioni raccolte potessero aumentare la nostra comprensione del decorso ancora sconosciuto di questa malattia, nonché sostenere altri sforzi medici nella ricerca di nuove terapie.
Raccolta e integrazione di dati medici
Uno dei principali successi del progetto è stata la capacità di raccogliere e integrare i dati medici provenienti da tutta Europa, nel rispetto delle rigorose leggi sulla protezione dei dati. «Abbiamo ottenuto questo risultato lasciando i dati degli ospedali agli ospedali stessi», spiega Zacharowski. «I dati sono stati analizzati negli ospedali, per poi trasferirne i risultati anonimizzati.» Anche l’introduzione dell’applicazione in ambito clinico ha avuto successo. Sandman.IC è stata integrata in una suite di analisi dei dati guidata dall’IA con strumenti di modellazione predittiva, e migliorata con una funzionalità di avviso intelligente per facilitarne l’uso. Lo strumento è stato poi convalidato, ed è pronto per l’approvazione commerciale.
Affrontare le future epidemie di malattie infettive
L’impatto potenziale del progetto ENVISION va però oltre i risultati immediati. Le conoscenze acquisite dall’analisi dei dati dei pazienti affetti da COVID-19 e dallo sviluppo di uno strumento di IA che supporta il processo decisionale clinico potrebbero essere trasferite e applicate a future epidemie di malattie infettive e ad altri scenari di assistenza critica. Questo non solo migliorerà l’assistenza ai pazienti durante le crisi sanitarie, ma contribuirà anche a garantire che le unità di terapia intensiva siano gestite nel modo più efficiente possibile. Una lezione fondamentale tratta dalla pandemia di COVID-19 è stata l’importanza della preparazione. «Siamo riusciti a mettere in contatto i paesi europei per aumentare le nostre conoscenze collettive su questo tema», osserva Zacharowski. «In futuro, ci occuperemo maggiormente del modo in cui riceviamo e analizziamo i dati utilizzando l’IA.»
Parole chiave
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