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Il sistema di intelligenza artificiale dell'ospedale canadese riduce i decessi inattesi del 26%, fornendo avvisi in tempo reale per i pazienti ad alto rischio

Lo studio che ha coinvolto CHARTwatch ha mostrato che i decessi nell'unità GIM sono diminuiti dal 2,1% (prima dello strumento AI) all'1,6% (dopo lo strumento AI). (Fonte immagine: Natanael Melchor via Unsplash)
Lo studio che ha coinvolto CHARTwatch ha mostrato che i decessi nell'unità GIM sono diminuiti dal 2,1% (prima dello strumento AI) all'1,6% (dopo lo strumento AI). (Fonte immagine: Natanael Melchor via Unsplash)
Un nuovo strumento di apprendimento automatico, CHARTwatch, ha migliorato l'assistenza ai pazienti nell'unità di medicina generale di un ospedale canadese, riducendo i decessi inattesi del 26%. Identificando i pazienti ad alto rischio in tempo reale, CHARTwatch invita i medici e gli infermieri a intervenire tempestivamente, trasformando i dati in azioni salvavita.

Gli ospedali sono alla costante ricerca di modi per identificare rapidamente i pazienti che potrebbero essere a rischio di deterioramento improvviso. Questo intervallo di tempo potrebbe fare la differenza tra salvare una vita o perderne una. La buona notizia è che l'AI sta dimostrando di essere una manna in questo settore. Un nuovo Studio canadese studio canadese ha una soluzione: un intelligenza artificiale progettato per dare agli operatori sanitari un allarme precoce. Questo sistema, denominato CHARTwatchè stato introdotto presso St. Michael's Hospital di Toronto per aiutare i medici e gli infermieri a cogliere i segnali di allarme del declino dei pazienti e a reagire prima.

Lo studio ha rilevato che l'unità di Medicina Interna Generale (GIM) dell'ospedale ha visto una diminuzione di alcuni tipi di decessi di pazienti quando ha utilizzato questo sistema. In particolare, l'attenzione si è concentrata sui decessi "non palliativi", ossia quelli che si verificano senza che il paziente si trovi in uno stato di cure palliative. Le cure palliative sono un trattamento specializzato fornito ai pazienti con malattie gravi, spesso pericolose per la vita, finalizzato a migliorare la qualità della vita piuttosto che a curare la condizione. L'obiettivo dello strumento di AI era quello di prevenire i decessi inattesi o non pianificati, piuttosto che quelli che si verificano mentre i pazienti ricevono le cure palliative.

Tassi di morte nei pazienti ad alto rischio: Dopo l'introduzione dello strumento AI, si è verificata una diminuzione dei decessi dei pazienti ad alto rischio nell'unità GIM, ma nessun cambiamento significativo negli altri reparti dell'ospedale. (Fonte: CMAJ)
Tassi di morte nei pazienti ad alto rischio: Dopo l'introduzione dello strumento AI, si è verificata una diminuzione dei decessi dei pazienti ad alto rischio nell'unità GIM, ma nessun cambiamento significativo negli altri reparti dell'ospedale. (Fonte: CMAJ)
Decessi non palliativi e complessivi dei pazienti: I tassi di mortalità sono diminuiti nell'unità GIM dopo l'utilizzo dello strumento di AI, ma sono rimasti circa gli stessi nelle altre aree ospedaliere. (Fonte: CMAJ)
Decessi non palliativi e complessivi dei pazienti: I tassi di mortalità sono diminuiti nell'unità GIM dopo l'utilizzo dello strumento di AI, ma sono rimasti circa gli stessi nelle altre aree ospedaliere. (Fonte: CMAJ)

Lo studio, che va dal 2016 al 2022, ha coinvolto oltre 13.000 ricoveri di pazienti nell'unità GIM. I risultati hanno rivelato una riduzione relativa del 26% dei decessi non palliativi durante questo periodo di intervento, passando dal 2,1% all'1,6%. Anche se questa riduzione percentuale può sembrare minima, si traduce in un impatto significativo sui risultati dei pazienti. In un ambiente ospedaliero, anche piccole riduzioni dei tassi di mortalità potrebbero significare decine di vite salvate nel tempo.

CHARTwatch invia avvisi in tempo reale ai medici, il che implica che essi possono intervenire tempestivamente quando un paziente mostra segni di declino, o meglio, di declino improvviso. Tra i pazienti ad alto rischio identificati dal sistema, i decessi non palliativi sono diminuiti dal 10,3% al 7,1%. Inoltre, dopo l'implementazione di CHARTwatch, ai pazienti è stata fornita un'assistenza più proattiva. Ad esempio, le dosi di antibiotici e corticosteroidi sono state aumentate di conseguenza e i loro parametri vitali sono stati monitorati più spesso del solito.

Questo è ovviamente uno sviluppo positivo, ma i ricercatori hanno incluso parole di cautela nel documento di ricerca. Lo studio non era randomizzato e altri fattori sconosciuti avrebbero potuto influenzare i risultati. Inoltre, lo studio si è concentrato su una singola unità ospedaliera, e i risultati potrebbero essere molto diversi in un ambiente più grande. Ciononostante, questo studio è una forma di prova chiave del fatto che gli strumenti di apprendimento automatico giocheranno un ruolo vitale nell'assistenza medica, contribuendo a migliorare l'assistenza ai pazienti e, auspicabilmente, a salvare più vite nel processo.

I pazienti sono stati suddivisi in gruppi "ad alto rischio" o "a basso rischio" in base agli avvisi AI. Questo mostra quanti pazienti sono stati inclusi in ciascun gruppo prima e dopo l'utilizzo dello strumento AI. (Fonte: CMAJ)
I pazienti sono stati suddivisi in gruppi "ad alto rischio" o "a basso rischio" in base agli avvisi AI. Questo mostra quanti pazienti sono stati inclusi in ciascun gruppo prima e dopo l'utilizzo dello strumento AI. (Fonte: CMAJ)
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Anubhav Sharma, 2024-09-17 (Update: 2024-09-17)