Le tecnologie digitali possono aiutare nelle strategie di controllo delle infezioni correlate all’assistenza?
18/07/2024Le infezioni associate all’assistenza sanitaria (ICA) pongono sfide significative ai sistemi sanitari e la sorveglianza gioca un ruolo cruciale. Sebbene efficace, la sorveglianza tradizionale richiede molte risorse.
Lo sviluppo di nuove tecnologie, come ad esempio l’intelligenza artificiale (AI), può supportare la sorveglianza tradizionale nell’analisi di una quantità crescente di dati sanitari o nel soddisfare le esigenze dei pazienti.
Lo sviluppo di nuove tecnologie, come ad esempio l’intelligenza artificiale (AI), può supportare la sorveglianza tradizionale nell’analisi di una quantità crescente di dati sanitari o nel soddisfare le esigenze dei pazienti.
I sistemi di sorveglianza semi o totalmente automatizzati utilizzano queste nuove tecnologie per migliorare o sostituire i metodi manuali di sorveglianza, garantendo una efficienza e accuratezza maggiori.
La revisione Innovative Techniques for Infection Control and Surveillance in Hospital Settings and Long-Term Care Facilities: A Scoping Review passa in rassegna gli studi che indagano come le innovazioni tecnologiche di ultima generazione migliorino il monitoraggio delle ICA.
La ricerca bibliografica, alla base dello studio, ha prodotto 1292 articoli. Dopo lo screening di titolo/abstract e testo completo, sono 43 gli articoli inclusi.
Quali sono le tecnologie più impiegate per individuare le infezioni?
Il machine learning (ML) è la tecnologia più frequentemente applicata, utilizzata in 24 studi (55,81%). Gli algoritmi di ML aiutano ad analizzare insiemi di dati complessi per prevedere e rilevare le ICA in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali.
Le tecnologie dell’informazione in sanità sono al secondo posto, impiegate in 7 studi (16,28%). Queste tecnologie integrano e gestiscono le informazioni sanitarie, migliorando il processo decisionale basato sui dati per la prevenzione delle infezioni.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è applicata in 5 studi (11,53%). Le tecniche NLP estraggono informazioni rilevanti da testi clinici non strutturati, facilitando la sorveglianza e la segnalazione automatica.
Le tecnologie per la salute digitale, l'e-health (utilizzo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione in ambito sanitario per migliorare la salute e l'assistenza dei cittadini) e l'm-health (assistenza sanitaria supportata dai dispositivi mobili, dispositivi per il monitoraggio del paziente, assistenza digitale personalizzata e altri dispositivi wireless), così come i dispositivi smartphone e tablet, sono utilizzate meno frequentemente, ma svolgono comunque un ruolo nel controllo delle infezioni, in particolare nei contesti post-chirurgici per migliorare il coinvolgimento e l’autonomia dei pazienti.
Anche le cartelle cliniche elettroniche sono menzionate, ma sono meno comuni. I dispositivi smartphone e tablet sono particolarmente rappresentati negli studi del Regno Unito, mentre tutte le categorie di tecnologia digitale, ad eccezione di questi dispositivi, sono rappresentate negli Stati Uniti.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è applicata in 5 studi (11,53%). Le tecniche NLP estraggono informazioni rilevanti da testi clinici non strutturati, facilitando la sorveglianza e la segnalazione automatica.
Le tecnologie per la salute digitale, l'e-health (utilizzo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione in ambito sanitario per migliorare la salute e l'assistenza dei cittadini) e l'm-health (assistenza sanitaria supportata dai dispositivi mobili, dispositivi per il monitoraggio del paziente, assistenza digitale personalizzata e altri dispositivi wireless), così come i dispositivi smartphone e tablet, sono utilizzate meno frequentemente, ma svolgono comunque un ruolo nel controllo delle infezioni, in particolare nei contesti post-chirurgici per migliorare il coinvolgimento e l’autonomia dei pazienti.
Anche le cartelle cliniche elettroniche sono menzionate, ma sono meno comuni. I dispositivi smartphone e tablet sono particolarmente rappresentati negli studi del Regno Unito, mentre tutte le categorie di tecnologia digitale, ad eccezione di questi dispositivi, sono rappresentate negli Stati Uniti.
Quali benefici si hanno nell’uso di queste tecnologie?
In particolare l’articolo individua tre aspetti che le innovazioni tecniche migliorerebbero.
- Responsabilizzazione del paziente. Le piattaforme di salute digitale e i dispositivi mobili coinvolgono attivamente i pazienti nel monitoraggio della loro salute, promuovendo una migliore aderenza ai trattamenti e migliorando l'efficacia della prevenzione delle infezioni.
- Riduzione del carico di lavoro e dei costi. L'automazione dei processi di sorveglianza riduce significativamente l'onere per il personale sanitario, liberandolo da compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, e contribuendo a una gestione più efficiente delle risorse economiche e umane.
- Sensibilità e personalizzazione migliorate. Le innovazioni tecnologiche inoltre garantiscono una maggiore precisione e approcci personalizzati alla sorveglianza delle infezioni.
Vi è un effettivo miglioramento della capacità di rilevazione delle ICA?
Lo studio riporta alcuni articoli che promuovono una comparazione tra metodi tradizionali di rilevazione e metodi tecnologici.
Rochon e McLean hanno utilizzato smartphone per catturare immagini remote delle ferite chirurgiche, migliorando la probabilità di diagnosticare infezioni del sito chirurgico nel periodo postoperatorio.
Atkinson e Sundermann hanno confrontato l'apprendimento automatico con i metodi tradizionali per il rilevamento di focolai, evidenziando che algoritmi basati su sequenziamento del genoma intero e machine learning identificano focolai che i metodi tradizionali non riescono a rimarcare.
Bauer ha utilizzato un algoritmo passivo sui registri elettronici per rilevare automaticamente le infezioni del sito chirurgico in casi di fusione spinale confrontandone l'accuratezza con la revisione della cartella clinica amministrativa e i tassi di morbilità e mortalità. La conclusione dello studio è che l’algoritmo si dimostra più sensibile rispetto ai metodi tradizionali.