Qualunque cosa sogni d’intraprendere, cominciala. L’audacia ha del genio, del potere, della magia. (Goethe)

 

Tecnologia e IA per ridurre i rischi nella sanità.

Esperti, e istituzioni a confronto in occasione del World Patient Safety Day 2024

Individuare una strategia comune per ridurre i rischi per i pazienti attraverso diagnosi tempestive e corrette e una attività di risk management sempre più moderna che si avvalga delle nuove tecnologie. Senza dimenticare i rischi del personale sanitario, vittima di frequenti aggressioni, con un sistema di videosorveglianza dinamica. Si è parlato di questo, e molto altro, in occasione del corso ECM promosso dall’Associazione scientifica “Hospital & Clinical Risk Managers” HCRM, in programma a Torino il 17 settembre presso “Copernico Torino”, in occasione del World Patient Safety Day 2024.

L’incontro è stata una occasione unica per un esame approfondito su un argomento su cui esiste ancora poca letteratura. Sono state esplorate le tipologie di eventi avversi e “near miss” (quasi eventi) più frequenti nell’ambito della diagnostica per immagini.

Secondo la Dottoressa Mara Falco, responsabile Diagnostica per immagini presso il Koelliker, questo settore con l’affermarsi dell’Intelligenza Artificiale generativa si prestava come la prima area medica a diventare completamente digitale; in quanto l’archiviazione, la condivisione e l’interpretazione delle immagini altro non sono che dati numerici. La rivoluzione inizia nel 2012 quando AlexNet, una rete neurale, ispirata alla struttura della corteccia visiva, in cui le informazioni fluiscono attraverso strati di neuroni interconnessi, si mostra Ideale per il mondo della visione artificiale a settori come la radiologia automatizzata.

Nascevano così applicazioni che avranno fortuna specie per la riduzione delle dimensioni degli apparati. Così Fujifilm realizza una macchina RX portatile del peso di 3,5 Kg, alimentata a batterie, che viene usata in Africa sul campo per lo screening della TBC. E si possono realizzare apparecchiature a basso campo magnetico, da usare vicino al letto dei pazienti (Swoop, nella foto a destra). In questi casi viene utilizzata l’IA come realtà aumentata, “arricchita” di informazioni, presenti nelle immagini, ma altrimenti non percepite.

Ci si chiede: è possibile fare le diagnosi con meno medici?

E’ provato che l’uso dell’IA per la diagnosi precoce rende più rapidi i processi. Tuttavia per dimostrare che un sistema è sicuro ci vuole tempo: la validazione dei dispositivi medici richiede in genere due anni.

Servono dunque investimenti. Ma c’è la fiducia che da un lato si potranno salvare centinaia di migliaia di vite. Nel grande numero di pazienti trattati, sono migliaia i pazienti che subiscono danni da decisioni diagnostiche sbagliate. Dall’altro lato c’è il problema della carenza di operatori sanitari e l’aiuto di tecnologie avanzate potrebbe essere una soluzione per migliorare e ridurre la spesa sulla sanità.

In conclusione, di contro agli elementi positivi, riduzione dei costi sanitari, il miglioramanto della produttività e dell’assistenza, ci sono anche criticità. L’assistenza sanitaria impone elevate barriere probatorie, come si diceva. Poi il problema della privacy fa sì che i dati siano frammentari e disomogenei, e il loro uso sottoposto a regole severe. La diminuzione dei costi è una tendenza certa, ma in un primo momento i costi aumenteranno. Inoltre, si tende ad utilizzare i benefici della tecnologia non per migliorare le cure ma per tagliare i costi. Infine, c’è spesso l’opposizione di medici e pazienti alla riprogettazione dei processi

La relatrice si pone una domanda che non ti aspettavi: l’IA migliora o peggiora la prestazione del radiologo? Secondo uno studio dell’Harvard Medical School e del MIT i benefici dell’uso di strumenti di IA nell’interpretazione delle immagini sembrano variare da medico a medico. I medici che avevano prestazioni basse rispetto alla media, non hanno beneficiato in modo consistente dall’assistenza dell’IA. Coloro che avevano buone prestazioni hanno continuato a mantenerle, con o senza impiego di IA. Insomma, l’elemento umano rimane determinante, in un senso o nell’altro.

La gestione dei rischi è ormai una disciplina scientifica anche, e più che in altre discipline scientifiche.

L’esperienza torinese è stata presentata, infine, da Carlo Picco, Direttore Generale ASL “Città di Torino: “Il tema della gestione del rischio clinico è una priorità assoluta per l’ASL Città di Torino. Attraverso una struttura dedicata e il supporto del Risk Manager, promuoviamo un miglioramento continuo della sicurezza e dell’appropriatezza delle cure. L’integrazione del rischio clinico in tutti i processi aziendali è fondamentale e coinvolge diversi comitati, come il Comitato Buon Uso del Sangue e il Prevenzione Rischio Infettivo. Ogni anno predisponiamo un piano di attività che riflette le strategie regionali e mira a ridurre gli errori attraverso sistemi di segnalazione e analisi preventiva. Guardando al futuro – ha concluso il Direttore Picco -, prevediamo di implementare un sistema di incident reporting informatizzato e di sviluppare politiche per rendere il paziente sempre più partecipe e consapevole.”.

Gianpaolo Nardi

gianpaolo.nardi@libero.it

www.motoresanita.it

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