Con l’aumentare della conoscenza e della popolazione che necessita di cure mediche la sanità digitale è vista sempre più come uno strumento in grado di semplificare i processi burocratici e amministrativi e favorire una miglior presa in carico dei pazienti.
Due delle espressioni di questo tipo di sanità sono la Cartella Clinica Elettronica e i Fascicoli Sanitari Elettronici, strumenti ancora acerbi nel nostro Paese ma affermati altrove.
Insieme, questi due strumenti dovrebbero permettere di ottenere rapide risposte a una serie di domande inerenti il singolo paziente, ma anche l’ospedale in cui è stato curato e così via… peccato che la reale utilità di questi tool sia limitata dalla frammentarietà delle piattaforme e dei sistemi informatici che magazzinano e gesticono i dati.
Un problema non solo nostrano, ma che affligge anche Paesi ben più tecnologici, come gli stessi USA. Sembrerà strano, ma anche negli avanzati USA, infatti, i vari registri elettronici faticano a dialogare tra loro, risultando utili di fatto ad amministrativi e manager sanitari, ma molto meno ai medici che, pare, passino più tempo sul computer per espletare i compiti burocratici, aprendo e chiudendo varie interfaccia, che con i propri assistiti.
Questo il punto di partenza di un lavoro del Massachussets Intitute of Technology e del Beth Israel Deaconess Medical Center di Boston.
Gli autori hanno provato a rivedere tutta la questione dei fascicoli elettronici dal punto di vista del medico, chiedendosi come dovrebbero essere per essergli utili nella sua attività professionale.
Il risultato è MedKnowts, un sistema che unisce in una unica interfaccia la possibilità di guardare le informazioni mediche di un paziente e di registrare i nuovi dati ottenuti nel corse della visita. Vediamo più da vicino questo sistema, che sfrutta anche l’Intelligenza Artificiale per riorganizzare i vari dati a disposizione su un singolo paziente e facilitare quindi la ricerca delle informazioni utili da parte del medico. L’interfaccia presenta quindi una banda laterale su cui sono a disposizione dati rilevanti della storia clinica del paziente, come interventi subiti, patologie affrontate, piani terapeutici in atto, referti di laboratorio e diagnostica e così via…
La cosa interessante è che queste informazioni sono riunite in categorie focalizzate su particolari problemi clinici, come per esempio “diabete”, “cardiocircolatorio”, surgery e così via… e che il sistema mette in evidenza solo quelle utili in quel momento al medico. Ma come? Semplicemente, il medico inserisce la parola di interesse, per esempio “ipertensione” e MedKnowts mostra solo le informazioni di interesse.
In questo modo vi è un notevole risparmio di tempo perché non bisogna scorrere miriadi di informazioni andando in ordine alfabetico o cronologico. I ricercatori hanno impiegato un anno per sviluppare il sistema e poi lo hanno testato in un Dipartimento di Emergenza, probabilmente quello che necessita di maggior rapidità nell’ottenere le informazioni utili a stabilire un trattamento che, spesso, è salvavita: dopo un mese di utilizzo, i medici coinvolti nella sperimentazione gli hanno dato un punteggio di 83,7 su 100. Buono ma non ottimo.
Gli autori vogliono quindi migliorare l’algoritmo che pesca le informazioni a seconda del concetto espresso dal medico, ma non solo. Vogliono anche rendere questo strumento versatile, così che possa essere utile tanto a un medico di emergenza, che magari si trova davanti il paziente per la prima volta, quanto a un medico di base. Infine, l’idea è che il sistema possa crescere in precisione con il contributo degli stessi utenti che potranno inserire concetti di ricerca nuovi, a favore proprio e dei colleghi. Lo studio è disponibile gratuitamente su arXiv.
(Lo studio: Murray, Luke & Gopinath, Divya & Agrawal, Monica & Horng, Steven & Sontag, David & Karger, David. (2021). MedKnowts: Unified Documentation and Information Retrieval for Electronic Health Records)
Stefania Somaré
