Un nuovo modello di intelligenza artificiale rivoluziona la previsione delle lesioni da pressione, salvando vite e costi

L'era dell'Intelligenza Artificiale ha aperto le porte a diverse forme di innovazione e invenzioni in diversi campi. L'assistenza sanitaria, ad esempio, ha ricevuto un enorme impulso grazie alla tecnologia. I sistemi sanitari di tutto il mondo hanno sfruttato notevolmente la tecnologia per salvare vite umane e hanno ridotto in modo significativo le spese per la diagnosi e, in ultima analisi, il trattamento del paziente.

Le piaghe da decubito, ad esempio, sono una fonte costante di dolore e costi per i pazienti negli Stati Uniti. La condizione, nota anche come lesioni da pressione, si contrae principalmente in ospedale e, secondo l'Agenzia statunitense per la ricerca sulla qualità dell'assistenza sanitaria, è diventata la seconda causa più comune di cause legali per negligenza medica in America. I costi sostenuti per gestire le esigenze acute del paziente dovute a lesioni da pressione ammontano a oltre 26 miliardi di dollari, una cifra esorbitante per tutti i parametri.

Presentato il modello avanzato di valutazione del rischio

Le cause legali, unite ai costi, hanno spinto i ricercatori dellasteemJohns Hopkins University e dell'University Hospitals Cleveland Medical Center a collaborare e sviluppare tecniche di apprendimento automatico per sviluppare nuovi modelli di previsione delle lesioni da pressione. Il nuovo modello di valutazione del rischio ha guadagnato fama grazie alla sua accuratezza nella previsione di almeno il 74%, con un aumento del 20% rispetto ai metodi esistenti. La scala Braden, in uso dagli anni '80, è nota per essere dispendiosa in termini di tempo e gravosa per gli infermieri al letto del paziente.

Il nuovo modello, denominato analisi predittiva, offre un'invidiabile opportunità per alleggerire parte del carico di lavoro imposto a infermieri e altri operatori sanitari automatizzando attività come il processo di valutazione del rischio. Il modello riduce anche i costi, principalmente perché il processo di valutazione del rischio può richiedere dai 5 ai 15 minuti per paziente, il che può facilmente comportare fino a 250 ore di lavoro al giorno in una singola struttura da 500 posti letto. Ciò potrebbe tradursi in almeno 30.000-90.000 ore di lavoro all'anno.

Promuovere l'equità sanitaria e migliorare i risultati

Dopo aver analizzato i dati di almeno 35.000 pazienti ricoverati in due ospedali nell'arco di cinque anni, i ricercatori sono stati in grado di analizzare in modo completo il rischio nel tempo. Hanno quindi implementato tecniche di apprendimento automatico come foreste casuali e reti neurali per individuare le variazioni e i rischi di un caso di lesione da pressione e arrivare al modello finale. Un'impresa del genere rappresenta un enorme passo avanti nella tecnologia medica, poiché ricercatori e ospedali cercano di massimizzare l'intelligenza artificiale. L'uso dell'intelligenza artificiale apre nuove possibilità nel mondo della medicina, consentendo a ospedali e pazienti di ottenere diagnosi e trattamenti migliori per patologie potenzialmente letali come le lesioni da pressione. 

Fonte originale: British medical journal