Prevenzione e indirizzo alle cure: così l'algoritmo aiuta i medici

Prevenzione e indirizzo alle cure: così l'algoritmo aiuta i medici Prevenzione e indirizzo alle cure: così l'algoritmo aiuta i medici
Prevenzione e indirizzo alle cure: così l'algoritmo aiuta i medici Prevenzione e indirizzo alle cure: così l'algoritmo aiuta i medici
di Andrea TAFURO
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Giovedì 18 Aprile 2024, 13:33 - Ultimo aggiornamento: 18:50

L'intelligenza artificiale entra nelle cure alla persona e affonda le radici nella medicina predittiva. Due gli ambiti di applicazione sviluppati dall'Agenzia regionale strategica per la salute e il sociale: registrazione dei tumori e analisi del fabbisogno dei pazienti cronici e della progressione di malattia in un'ottica di prevenzione. I progetti sono coordinati dall'area "Care intelligence ed epidemiologia" guidata da Lucia Bisceglia.

In dettaglio, l'implementazione di tecniche di intelligenza artificiale nel Registro tumori Puglia ha consentito di sviluppare strumenti finalizzati alla ottimizzazione delle procedure di integrazione e di estrazione delle informazioni dai flussi informativi sanitari per aumentare efficienza ed efficacia.

Gli interventi attivati vanno quindi verso l'implementazione di una strategia di forte automatizzazione delle decisioni cliniche utilizzando metodiche probabilistiche di intelligenza artificiale basate sull'apprendimento (machine learning). Il nuovo sistema si struttura sul concetto del valore predittivo positivo (Vpp) delle informazioni a disposizione, accoppiato a un sistema automatico di lettura di testi diagnostici per estrarne il significato e le informazioni utili al registro. In sintesi, l'attività consente di predisporre algoritmi in grado di estrarre dai flussi informativi e dai testi dei referti diagnostici le informazioni utili ad individuare i probabili nuovi casi di tumore: un sistema che si addestra attraverso le tecniche dell'apprendimento automatico che interpreta i dati e assiste gli operatori sanitari nell'assegnazione della sede, morfologia, grado e stadio della malattia.

Nel campo delle cronicità Aress Puglia è attiva sul progetto finanziato dal Pnrr "Modelli evidence-based per la prevenzione e la gestione del rischio di progressione per le malattie croniche ad alto impatto nelle Case di Comunità e Ospedali di Comunità". Il modulo coordinato dall'Ats Milano, punta a sviluppare sistemi di eHealth per l'integrazione della classificazione della popolazione, sulla base dei contatti con il sistema sanitario regionale, e modelli predittivi di progressione di malattia, applicando appunto l'intelligenza artificiale a flussi informativi sanitari. Una sperimentazione finalizzata allo sviluppo di un sistema di supporto alle decisioni cliniche (Cdss), che consente di identificare i setting ottimali per le cure territoriali, classificare i pazienti destinati alle Case di Comunità (CdC) e agli Ospedali di Comunità (OdC) ottimizzandone la gestione, tracciarne le traiettorie di progressione per personalizzare la prevenzione terziaria, utilizzando sia metodi classici che di apprendimento tecnologico.
Il progetto è, dunque, articolato sull'integrazione tra sistemi di stratificazione e modelli previsionali delle traiettorie di evoluzione delle malattie croniche ad alto impatto. Inoltre sviluppa profili di salute della comunità per la definizione di indicatori specifici e la valutazione degli interventi di promozione della salute e di sanità pubblica e utilizzo della piattaforma tecnologica sviluppata per costituire, a livello di case di comunità pilota, un sistema di programmazione sanitaria territoriale volto ad indirizzare l'attività di presa in carico a livello delle centrali operative territoriali (Cot). Inoltre la progettualità pone le basi per la definizione di percorsi diagnostico-terapeutici assistenziali (Pdta) territoriali per la singola patologia cronica e per combinazioni di patologie, e calibra l'assetto organizzativo di case e ospedali comunità alle reali necessità del territorio.
«L'approccio con cui Aress Puglia sta sempre più puntando allo sviluppo e all'implementazione dell'innovazione tecnologica associata alle tecniche di intelligenza artificiale - afferma il direttore generale Giovanni Migliore - è legato alla sperimentazione e alla messa a punto di strumenti che, incrociando le direttrici della sanità digitale, ci consentano di migliorare le nostre capacità di individuare i bisogni di salute della popolazione, riconoscere le condizioni di fragilità/vulnerabilità, a sostegno di una programmazione del sistema di offerta sanitaria sempre più e sempre meglio in grado di rispondere adeguatamente alle esigenze dei cittadini pugliesi».

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