Servizi digitali al cittadino e dematerializzazione dei documenti, cartella e fascicolo elettronici, IoT, Data Analytics, Telemedicina, Connected Care: gli ambiti di innovazione digitale nel mondo della Sanità sono tanti.
Se è vero che la tecnologia non è una bacchetta magica per risolvere i problemi di una macchina complessa e frammentata come il Sistema Sanitario Nazionale, certo è che presenta opportunità – oggi del tutto nuove – per far evolvere il sistema verso una gestione più efficace sotto tutti i profili. In particolare, quello imprescindibile della salute dei cittadini.
Lo sa bene chi, come Almaviva, è protagonista nel mondo della Sanità in Italia fin dalle sue prime esigenze di informatizzazione e oggi continua a seguirne la crescita cogliendo a pieno le potenzialità offerte dall’innovazione digitale.
I pazienti sono monitorati lungo tutto il loro percorso clinico e gli “archivi” degli ospedali custodiscono una enorme quantità di dati. Leggibili e interpretabili, mai come oggi. Se incrociati con altre informazioni – quelle delle pubblicazioni scientifiche o delle linee guida, ad esempio – e analizzati correttamente, generano avanzati modelli predittivi a supporto delle decisioni del personale medico sanitario.
L'ingresso in ambito clinico di Intelligenza artificiale, Big Data e Machine Learning favorisce straordinari passi avanti nella Medicina di Precisione e il conseguente miglioramento delle prestazioni sanitarie.
Oggi la strada della medicina del futuro appare segnata: rendere diagnosi e cura più personalizzate, e quindi più efficaci, grazie alla nuova conoscenza estratta dalla mole immensa di dati già disponibili.
Rientra nel quadro descritto, il progetto che Almaviva sta realizzando con l’Azienda Socio-Sanitaria Territoriale di Vimercate, un polo ospedaliero che opera secondo standard di eccellenza su quattro sedi - Carate Brianza, Giussano, Seregno, oltre a Vimercate - collaborando attivamente con tutti gli attori del Sistema Socio-Sanitario lombardo.
Il progetto vede clinici e data scientists lavorare gomito a gomito per sviluppare algoritmi intelligenti da interrogare per prendere decisioni mediche sempre più accurate.
Il progetto iniziato a fine 2018 prevede lo sviluppo di un sistema innovativo per la progressiva e continua valorizzazione del patrimonio informativo dell’Azienda Socio-Sanitaria Territoriale (ASST) di Vimercate. È finalizzato alla realizzazione di efficaci strumenti di supporto clinico decisionale e di soluzioni per l’analisi predittiva e prescrittiva in ambito di gestione dei processi sociosanitari.
Il punto di partenza è stato lo sviluppo di modelli predittivi atti a coadiuvare la gestione di alcune patologie croniche che richiedono un impiego di risorse ingente e continuativo da parte del Sistema Sanitario Nazionale.
Il progetto ha coinvolto attivamente i reparti di Diabetologia, Nefrologia e Medicina Interna e si è attualmente esteso al reparto di Oncologia e alla Farmacia Ospedaliera.
I modelli sono basati su diverse fonti informative quali esami ematici, esami fisici, comorbidità, ricoveri, accessi al pronto soccorso e farmacoterapia.
Nel seguente schema un breve sunto dei casi sviluppati e in corso di sviluppo:
Caso d’uso | Metodo | Descrizione |
---|---|---|
Diabetico/Sano | CNN+MLP | Un paziente viene classificato come diabetico o sano in base ai valori degli esami del sangue di routine. |
Diabetico/Prediabetico/Sano | CNN+MLP | Un paziente viene classificati come diabetico, prediabetico o sano in base ai valori degli esami del sangue di routine. |
Complicanze Diabete | Random Forest | Viene predetta l’eventuale insorgenza di retinopatie, nefropatie e patologie cardiovascolari in pazienti diabetici, entro 1 anno ed entro 3 anni, sulla base di esami ematici, farmacoterapia, comorbidità e la presenza di precedenti complicanze. |
Dialisi da IRC stadio G4 | Random Forest | Viene predetta l’insorgenza della disfunzione totale, e quindi del momento della dialisi, entro un anno e mezzo o meno, in pazienti con insufficienza renale cronica in stadio G4, a partire da esami ematici, precedenti trapianti, dati circa la presa in carico e comorbidità. |
Scompenso Cardiaco | XG Boost | Viene predetto il re-ricovero del paziente anziano ricoverato per scompenso cardiaco, entro 1 mese o entro 1 anno, a partire dai dati della cartella clinica elettronica, esami fisici ed ematici durante il ricovero, comorbidità, precedenti accessi ospedalieri. |
Tossicità Oncologica | CNN | Viene predetta l’eventuale insorgenza di tossicità a causa del trattamento oncologico sulla base dei dati della cartella clinica elettronica oncologica (esami, terapie). |
Il processo di sviluppo è avvenuto in perfetta sinergia col personale clinico e con i professionisti dei sistemi informativi dell’azienda sanitaria. In questo modo è stato possibile individuare le problematiche di interesse per i clinici, sviluppare i modelli con coerenza rispetto al dominio ed implementare il software sviluppato all’interno degli applicativi dell’ospedale già in uso.
È solo grazie al connubio tra la competenza tecnologica di Almaviva e quella clinica dei medici specialisti che è stato possibile raggiungere risultati estremamente soddisfacenti dal punto di vista dell’accuratezza compresa tra l’88% e il 96%.
La soddisfazione è stata ampia anche da parte dei clinici che ne hanno richiesto l’implementazione all’interno della Cartella Clinica Elettronica già in uso a supporto dell’attività quotidiana: questa ed altre implementazioni si presteranno ad ulteriori integrazioni nel corso dei prossimi mesi.
Punto di riferimento per la ricerca, lo sviluppo e la messa in produzione di soluzioni AI di supporto alle decisioni per il personale medico sanitario, Almaviva ha sviluppato una piattaforma di analisi per fare predizioni relative alle malattie croniche, dal rischio di infezioni postoperatorie all'esito delle terapie farmacologiche.
Obiettivo: trasformare i dati in un nuovo asset e fare da apripista in Italia nell'integrare Evidence-based Medicine e Machine Learning per migliorare i servizi sanitari.
Almaviva e Asst Vimercate si aggiudicano il Premio Innovazione Digitale in Sanità 2020, promosso dall’Osservatorio Innovazione Digitale in Sanità del Politecnico di Milano, nella categoria “Gestione di processi clinici e assistenziali ospedalieri”.