AI in ospedale: 84 Pazienti Sono Stati Salvati da un Sistema di Monitoraggio Avanzato
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AI in ospedale: 84 Pazienti Sono Stati Salvati da un Sistema di Monitoraggio Avanzato

AI in ospedale: 84 Pazienti Sono Stati Salvati da un Sistema di Monitoraggio Avanzato

Redazione RHC  19 Aprile 2025 14:32

L’intelligenza artificiale che monitora i pazienti attraverso gli “occhi” degli infermieri ha mostrato risultati impressionanti: il rischio di morte in ospedale è diminuito del 36%.

Allo stesso tempo, la durata media della degenza ospedaliera è diminuita dell’11%, il che significa che circa 31.000 persone sono tornate a casa quasi 15 ore prima. Gli autori di uno studio condotto in quattro ospedali, il NewYork-Presbyterian e il Mass General Brigham, hanno stimato che 84 pazienti che in precedenza sarebbero tornati a casa sono stati salvati grazie al nuovo sistema.

Tuttavia, i piani di estendere il successo alla pediatria furono improvvisamente ostacolati: un finanziamento del National Institute of Nursing Research per la sperimentazione sui bambini fu annullato. Il motivo è la decisione dell’amministrazione di Donald Trump di tagliare 400 milioni di dollari di finanziamenti alla Columbia University per la sua presunta debole risposta alle proteste antisemite nel campus. Sebbene il coautore Kenrick Caito dell’Università della Pennsylvania e i funzionari della Columbia abbiano alla fine fatto delle concessioni alle autorità, non è chiaro se i ricercatori riavranno indietro i loro fondi.


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L’idea del sistema risale all’esperienza di Sarah Rossetti, medico veterano di terapia intensiva e professore associato alla Columbia University. Vent’anni fa, quando era infermiera, notò che quando lei e i suoi colleghi erano preoccupati per un paziente, si recavano più spesso nella stanza e prendevano appunti più dettagliati. Dopo aver completato il dottorato e aver collaborato con Keito Rossetti, ha sintetizzato questa osservazione in un nuovo segnale digitale: il sistema di allerta precoce CONCERN (Communicating Narrative Concerns Entered by RNs).

CONCERN analizza oltre 1.200 modelli che tengono conto non solo dei parametri vitali e dei dati di laboratorio, ma anche dei dettagli delle cartelle cliniche, dell’ora del giorno e del giorno della settimana, dei turni del personale e persino della durata della degenza ospedaliera. È in grado di prevedere il peggioramento delle condizioni due giorni prima che le tradizionali scale di allarme registrino il pericolo.

La chiave per ridurre la mortalità è stata che CONCERN ha formalizzato l’intuizione degli infermieri trasformandola in un segnale concreto su cui i medici potevano agire più rapidamente ed efficacemente. Quando il sistema cambia l’indicatore da verde a giallo o rosso, il paziente viene trasferito più rapidamente in terapia intensiva. Di conseguenza, il numero di trasferimenti imprevisti in terapia intensiva è aumentato e il rischio di sviluppare problemi è diminuito del 7,5%.

Una versione meno avanzata di CONCERN è già stata testata retrospettivamente in più di 200 ospedali e i risultati confermano l’efficacia dell’approccio: il comportamento degli infermieri in materia di documentazione è coerente in tutte le istituzioni.

Contemporaneamente, la Columbia ha depositato una domanda di brevetto per ottenere finanziamenti tramite una licenza commerciale per la piena implementazione del sistema, anche in strutture sanitarie con risorse limitate. I ricercatori stanno inoltre pianificando uno studio congiunto con la facoltà di economia dell’università per valutare in che misura la riduzione della mortalità e dei ricoveri ospedalieri si traduca in risparmi sui costi complessivi e in entrate per gli ospedali.

Nel frattempo, gli ospedali che hanno riposto la loro fiducia in CONCERN continuano a utilizzarlo e i sistemi NewYork-Presbyterian e Mass General Brigham stanno discutendo piani per estenderlo a tutti i loro ospedali.

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