(Adnkronos) – “Strumenti in grado di aggregare, strutturare e sintetizzare le informazioni cliniche in modo efficace, supportando il medico nel processo decisionale con l’obiettivo non di sostituire il giudizio clinico, ma potenziarlo attraverso una stratificazione intelligente dei dati disponibili”. Così Giuseppe Pisasale, Asp di Siracusa, spiega all’Adnkronos Salute le finalità del progetto Alice – Ai Laboratory for Infection Control and Epidemiology presentato al convegno Aiic- Associazione italiana ingegneria clinica, in corso a Torino.
“Nella pratica clinica quotidiana – chiarisce Pisasale – il personale medico si trova frequentemente nella condizione di dover gestire una quantità estremamente elevata di informazioni relative ai pazienti. Tali dati includono esami di laboratorio, referti strumentali, note infermieristiche e informazioni cliniche eterogenee, spesso distribuite su più sistemi informativi o documenti non strutturati. L’estrazione di informazioni clinicamente rilevanti da questa mole di dati rappresenta un’attività complessa e dispendiosa in termini di tempo, in particolare nelle terapie intensive. Questo può comportare un ritardo nell’identificazione di elementi critici, con potenziali conseguenze sulla tempestività delle decisioni terapeutiche. Un ulteriore problema – aggiunge – è rappresentato dalla variabilità nella capacità di sintesi e analisi dei dati, che può essere influenzata da fattori come il carico di lavoro, lo stress clinico e la disponibilità di tempo. In alcuni casi, ciò può portare a un utilizzo prudenziale di terapie di antibiotici ampio spettro, in assenza di una chiara identificazione eziologica dell’infezione. Questa scelta, sebbene clinicamente giustificata in fase iniziale, può contribuire a fenomeni di resistenza antimicrobica e a una gestione meno ottimale del paziente”.
In questo contesto, “il sistema proposto – illustra Pisasale – integra i dati provenienti da fonti eterogenee, incluse trascrizioni di note cliniche, referti diagnostici e risultati di laboratorio e, attraverso tecniche di elaborazione avanzata, tali informazioni vengono analizzate e riorganizzate in modo strutturato, consentendo di evidenziare gli elementi clinicamente più rilevanti per il singolo caso. Un aspetto centrale dell’approccio è la capacità di adattare la presentazione dell’informazione al destinatario, consentendo una stratificazione dei dati in funzione del ruolo e delle esigenze specifiche dell’utilizzatore finale, quindi non solo per il medico, ma anche per il ricercatore. In questo modo, il sistema può fornire una sintesi clinica orientata al supporto decisionale, facilitando l’interpretazione rapida dei dati complessi”. Dal punto di vista clinico, “un tale approccio può contribuire a migliorare la tempestività diagnostica, ridurre il rischio di omissione di informazioni rilevanti e supportare una scelta terapeutica più mirata – rimarca l’esperto – Inoltre, la possibilità di aggregare e analizzare i dati a livello di reparto può favorire l’identificazione di pattern epidemiologici, come la presenza di infezioni ricorrenti o cluster di patogeni all’interno di una stessa unità operativa, con potenziali ricadute sulla gestione delle infezioni nosocomiali e sulle strategie di controllo”.
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