Intelligenza artificiale per monitorare il paziente Covid: parte la sperimentazione nelle Marche

  • da AnconaToday 9 aprile – “RicovAI-19, si tratta del primo “studio pilota” di fattibilità dell’utilizzo di un sistema basato su Intelligenza artificiale per il monitoraggio di parametri del paziente affetto da SARS-CoV2.  Avviato in queste settimane nel territorio comunale di Offagna in provincia di Ancona, il progetto è stato realizzato grazie alla collaborazione tra Azienda Ospedaliero Universitaria Ospedali Riuniti di Ancona, Università Politecnica delle Marche, ASUR Marche e le società Almawave SpA, Vivisol srl e Aditech srl“.

Le tecnologie sviluppate per questo progetto consentono di analizzare in tempo reale molteplici parametri clinici dell’utente positivo o con sintomi da Covid (temperatura corporea, pressione arteriosa, saturazione dell’ossigeno e frequenza respiratoria), di calcolare il cosiddetto Indicatore di Stabilità Clinica e di trasmettere i risultati tempestivamente ai medici. Questi ultimi, a distanza, effettueranno tutte le successive valutazioni, la diagnosi e la prescrizione di eventuali cure ed iniziative idonee alla gestione di ciascun caso. Il tutto avviene grazie a un dispositivo portatile abbinato a un cellulare e a un’app dedicata. La sperimentazione avrà durata complessiva di 6 mesi, ma fornirà fin da subito risultati utili a medici e ricercatori.  «Ad un anno di distanza dallo scoppio della pandemia – ha detto Michele Caporossi Direttore Generale AOU Ospedali Riuniti di Ancona – si mette in campo uno studio concreto che significa avere i parametri di valutazione dei pazienti per poter decidere se se il paziente rimane a casa oppure deve venire in ospedale durante la sua fase acuta. Questo lo si fa non solo attraverso la telemedicina ma anche attraverso un sistema di intelligenza artificiale. Ben 67 parametri vengono mischiati insieme, per trovare un indice di stabilità clinica. Il medico di famiglia e il nostro referente all’interno dell’ospedale – del pronto soccorso o lo specialista – nel momento in cui vedono che l’indice di stabilità clinica va su una soglia critica attivano la possibilità che il paziente venga ricoverato. Si tratta di un qualcosa di assolutamente più certo, più sicuro. Partiamo in piccolo, con una realtà comunale come Offagna per poi pensare di poter estendere questo progetto che fa la regione Marche antesignana dell’intelligenza artificiale in sanità».

«Questa sperimentazione – ha detto, in un videomessaggio, Nadia Storti Direttore Generale ASUR Marche – è molto importante per quanto riguarda la gestione dei pazienti a casa che in condizioni normali avrebbero richiesto la presenza fisica di persone. In una epoca di pandemia di covid poterli monitorare a distanza con un sistema intelligente come quello che è stato messo in piedi, quindi con la possibilità anche di fare una predittività dell’evoluzione della malattia, cambierà completamente quella che è l’impostazione delle cure domiciliari. Il risultato di questa sperimentazione potrebbe essere il punto di partenza di una più allargata condivisione dei percorsi in ambito dell’assistenza domiciliare sia per i pazienti covid che per i pazienti fragili che si trovano nel proprio domicilio». Alle parole della Storti hanno fatto eco quelle di Remo Appignanesi Direttore Sanitario ASUR Marche  «Lo studio RicovAI-19 è di fondamentale importanza per raggiungere quegli obiettivi, che la situazione attuale richiede, in ambito sanitario». «Il progetto illustrato oggi rappresenta una rivoluzione sul fronte della salute e della tecnologia, risultato anche delle esigenze contingenti, dettate dall’emergenza Covid-19. L’integrazione tra big data, intelligenza artificiale e nuove competenze – afferma il Gian Luca Gregori Rettore dell’Università Politecnica delle Marche – potrà modificare in modo efficace sia la collaborazione tra medici, sia il rapporto con i pazienti. L’innovazione tecnologica e la ricerca hanno nel tempo compiuto traguardi importanti, portando nuove possibilità di cura, grazie a capacità collaborative e approcci multidisciplinari».“