In Italia, il panorama delle infezioni correlate all’assistenza e dei batteri resistenti agli antibiotici è particolarmente drammatico, a causa dimolteplici fattori. Questi temi sono oggi al centro di numerosi progetti di ricerca, tra cui lo studio integrato della contaminazione negli ambienti sanitari.
Le tecnologie stanno favorendo l’evoluzione verso un approccio più integrato, dinamico e orientato alla tempestività dell’informazione. Da un lato, metodiche molecolari avanzate come il Next Generation Sequencing (NGS) consentono di caratterizzare in modo approfondito le comunità microbiche presenti negli ambienti sanitari, rilevando microrganismi sia coltivabili sia non coltivabili con le tecniche convenzionali. Queste metodiche permettono di ottenere una visione più completa del microbioma ambientale.
«Stanno emergendo», sottolinea Luca Lanzoni, ricercatore dell’Università di Ferrara e studioso di tecnologie innovative per il monitoraggio ambientale e la prevenzione del rischio infettivo, «tecnologie di rilevazione rapida basate sull’analisi degli acidi nucleici come la Loop-Mediated Isothermal Amplification (Lamp), che permettono d’identificare specifici patogeni direttamente sul campo e in tempi brevi, senza necessità di infrastrutture di laboratorio particolarmente complesse.
Parallelamente, la crescente diffusione e la riduzione dei costi di sensori e sistemi di monitoraggio in tempo reale consentono di raccogliere continuamente dati relativi a parametri ambientali e operativi quali concentrazione di particelle, flussi d’aria, temperatura, umidità e altri indicatori indirettamente correlati al rischio microbiologico».
Considerando l’ambiente ospedaliero come sistema complesso, il rischio deriva dall’interazione di una pluralità di elementi. La contaminazione ambientale è uno dei determinanti del rischio, che deve essere interpretato congiuntamente alla suscettibilità del paziente e alle caratteristiche della procedura assistenziale.
«Per esempio, nelle sale operatorie, notoriamente ambienti a elevato rischio, la qualità microbiologica e particellare dell’aria e delle superfici durante l’attività chirurgica – e di conseguenza il potenziale rischio infettivo per il paziente – possono essere influenzati da numerosi fattori. Tra questi, il numero di persone presenti, la frequenza di apertura delle porte, l’uso di strumenti elettrochirurgici, le caratteristiche del sistema di ventilazione e le condizioni microclimatiche.
Oltre a questi aspetti direttamente correlati alla qualità ambientale, è necessario valutare anche la complessità del percorso assistenziale, le condizioni del paziente, il tipo e la durata della procedura chirurgica e la presenza di ulteriori fattori predisponenti alle infezioni correlate all’assistenza.
Il rischio infettivo, infatti, non è determinato da un singolo parametro, ma dal risultato dell’interazione tra molteplici variabili ambientali, organizzative, tecnologiche e cliniche».
Questo impatta notevolmente anche sulle procedure di risk assessment orientate verso modelli capaci d’inserire tutte queste variabili in un unico quadro interpretativo, restituendo una fotografia molto più realistica delle condizioni operative.
«Riuscire a far dialogare questa enorme mole di dati – provenienti da sensori, impianti, controlli microbiologici e attività cliniche – trova nell’applicazione di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale la sua naturale ed efficace evoluzione».
«Siamo in una fase di transizione. Esistono già numerose evidenze scientifiche che dimostrano la fattibilità di modelli predittivi applicati al controllo delle infezioni e alla gestione degli ambienti sanitari. Tuttavia, l’adozione operativa è ancora limitata e richiede dataset ampi, standardizzati e di elevata qualità.
Un aspetto particolarmente interessante riguarda la possibilità di integrare e correlare banche dati già esistenti che oggi appartengono spesso ad ambiti gestionali distinti. Le informazioni relative al percorso assistenziale del paziente potrebbero così essere combinate con i dati ambientali di cui abbiamo parlato in precedenza e con le informazioni provenienti dai sistemi di sorveglianza delle infezioni correlate all’assistenza.
Un approccio di questo tipo consentirebbe di individuare con maggiore precisione dinamiche, fattori predisponenti e possibili concause che oggi sono difficilmente identificabili.
È proprio in questo contesto che il machine learning potrebbe esprimere il suo maggiore potenziale, analizzando grandi quantità di dati eterogenei e individuando pattern, associazioni e relazioni non immediatamente evidenti.
Tali modelli non sostituiscono il giudizio clinico e le attività di sorveglianza tradizionali, ma possono costituire uno strumento di supporto alle decisioni cliniche, organizzative e gestionali, contribuendo allo sviluppo di modelli predittivi sempre più robusti e affidabili per la prevenzione del rischio infettivo».
