USA, innovativo sistema di intelligenza artificiale veglia sui ricoverati Covid

È in grado di analizzare ogni nuovo punto di dati dalla cartella clinica elettronica del paziente e dal monitor al posto letto, dando un senso alle sottili modifiche tra più predittori di rischio.

 

Anche quando le luci sono basse e i corridoi silenziosi, a parte il cigolio gommoso delle scarpe delle infermiere del turno di notte, c’è qualcos’altro che tiene d’occhio i pazienti con gravi infezioni da coronavirus presso UVA Health, il Centro medico dell’università dello Stato della Virginia (UVA) a Charlottesville.

I pazienti con Covid-19 sono monitorati non solo da una falange di infermieri, medici e specialisti, ma anche da un software di intelligenza artificiale (IA) – progettato da un ricercatore medico dell’UVA – che calcola continuamente i loro dati fisiologici per prevedere in anticipo se stanno mutando verso una situazione pericolosa per la vita. Utilizzando parametri numerici ogni due secondi e modelli statistici aggiornati ogni 15 minuti, il software prevede effettivamente possibili problemi clinici prima che si verifichino, dando ai medici, in particolare agli infermieri, il tempo per evitare una potenziale crisi ore prima che si verifichi.

Dallo scorso luglio, i pazienti con tutti i tipi di malattie gravi in ​​convalescenza al quarto piano di UVA Health nell’Unità di Terapia Intensiva Medica, nell’Unità Patogeni Speciali, nell’Unità di Terapia Intensiva Cardiovascolare, nell’Unità di Terapia Intensiva, nell’Unità di Terapia Intensiva Chirurgica e nell’Unità di Terapia Intermedia hanno l’ulteriore vantaggio dell’assistenza di CoMET, il nuovo software che utilizza il monitoraggio continuo e algoritmi informatici per creare una “fotografia” del rischio di un paziente di subire un evento grave ben 12 ore prima che questo avvenga.

I dati, momento per momento, vengono estratti dall’ECG del paziente, dai risultati di laboratorio e dai segni vitali per creare un grafico che rappresenta il rischio su un ampio schermo LCD. Quella visuale aiuta i medici a valutare la stabilità dei pazienti e il rischio di problemi clinici e, se necessario, a determinare quali azioni dovrebbero essere intraprese per proteggere la salute del paziente.

Come un barometro del rischio, sul video LCD le “comete” dei pazienti stabili sono piccole, gialle e si annidano vicino all’asse X-Y sul display. Ma se il livello di rischio aumenta, le comete crescono, diventano arancione brillante o rosso intenso e vanno verso l’alto, lontano dall’asse X-Y, e appaiono sullo schermo come stelle “comete” più grandi, indicando prossime instabilità cardiovascolare, instabilità respiratoria o entrambe.

Questi grafici colorati segnalano ai medici di impiegare strategie proattive per stabilizzare i segni vitali dei pazienti prima di eventi medici gravi, come sepsi, avvelenamento del sangue, distress respiratorio o instabilità cardiaca e la necessità di cure a livello di terapia intensiva. “Le misurazioni dei segni vitali e i laboratori possono arrivare troppo tardi – spiega Randall Moorman, clinico medico del centro universitario -, ma la diagnosi precoce attraverso l’analisi predittiva ha il potere di migliorare i risultati dei pazienti, specialmente per malattie catastrofiche e imprevedibili nei sintomi come Covid-19”.

Aggiunge Jessica Keim-Malpass, docente alla Scuola per infermieri del Centro medico UVA e coautrice con Moorman della ricerca su CoMET: “L’utilizzo dell’IA e di sistemi di analisi predittiva di precisione come CoMET aiutano gli infermieri ad avviare la risposta clinica prima che lo scenario diventi, letteralmente, di vita o di morte”.

Moorman è da tempo un pioniere nel campo dell’analisi predittiva. Venti anni fa, lui ei suoi colleghi hanno scoperto che i bambini prematuri mostravano modelli di frequenza cardiaca anormali nelle ore precedenti la diagnosi di sepsi pericolosa per la vita e hanno sviluppato una “visualizzazione del rischio” simile a CoMET chiamata HeRO per avvisare precocemente i medici di neonati la cui prognosi stava peggiorando. Nel più grande studio randomizzato del suo genere, hanno scoperto che 3.000 bambini a rischio di basso peso alla nascita in nove ospedali che avevano un display HeRO al loro capezzale avevano il 20% in meno di probabilità di morire.

Come funziona CoMET? È in grado di analizzare ogni nuovo punto di dati dalla cartella clinica elettronica del paziente e dal monitor al posto letto, dando un senso alle sottili modifiche tra più predittori di rischio. Altri sistemi di monitoraggio dei pazienti offrono un ritratto del rischio a intervalli di quattro o otto ore oppure utilizzano allarmi che spesso sono a vuoto e contribuiscono solo a far “odiare” gli allarmi. Un recente studio ha rilevato che il 90% di circa 200 allarmi acustici che suonano ogni giorno in vari reparti critici non richiedono poi alcuna azione.

CoMET va oltre la previsione di eventi avversi, consente anche ai medici di valutare l’impatto delle terapie in tempo reale, migliora le valutazioni e gli interventi attraverso un indicatore di salute aggiuntivo e offre agli infermieri maggiore autonomia e capacità di essere proattivi nell’erogazione delle cure.