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Infezioni pediatriche e rapporto microbiota-agente patogeno
In questa revisione vengono valutate le ricerche più recenti che stanno contribuendo a migliorare la nostra comprensione dello sviluppo del […]
Uso dell’AI nel ridurre le infezioni legate all’assistenza sanitaria
Le infezioni correlate all’assistenza sanitaria (HAI) sono patologie che i pazienti contraggono durante il ricovero in ospedale. Rappresentano l’esito negativo più frequente nell’ambito dell’erogazione delle cure in strutture dedicate, possono essere completamente prevenute e rappresentano un onere in termini di costi finanziari e umani. Con lo sviluppo di nuovi algoritmi di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico, gli ospedali potrebbero sviluppare nuovi modelli automatizzati di sorveglianza e di prevenzione delle infezioni correlate all’assistenza sanitaria per una maggiore sicurezza dei pazienti.
Un’equipe di ricercatori ha svolto una revisione con lo scopo di recuperare, raccogliere e riassumere sistematicamente tutte le informazioni disponibili sull’applicazione e l’impatto dell’intelligenza artificiale nella sorveglianza e/o nella prevenzione delle infezioni correlate all’assistenza sanitaria. Sono state esplorate in modo attento le banche dati PubMed e Scopus alla ricerca di articoli pertinenti sull’argomento. All’inizio, sono stati reperiti 218 lavori, poi gli esperti hanno selezionato 35 documenti che sono stati inclusi nella revisione.
La maggior parte degli studi è stata condotta negli Stati Uniti (n = 10, 28,6%) e in Cina (n = 5; 14,3%). In totale, sono stati pubblicati, tra il 2021 e il 2023, 26 articoli, con un trend crescente nel tempo. La maggior parte è concentrata sullo sviluppo di algoritmi ML per l’identificazione/prevenzione delle infezioni del sito chirurgico (n = 18; 51%), seguite dalle infezioni ospedaliere in generale (n = 9; 26%), dalle infezioni del tratto urinario contratte in ospedale (n = 5; 9%) e dalla polmonite associata all’assistenza sanitaria (n = 3; 9%). Solo uno studio è focalizzato sull’uso corretto dei dispositivi di protezione individuale (DPI) e ha incluso gli operatori sanitari nell’indagine. Nel complesso, i dati indicano che diversi modelli AI/ML possono assistere efficacemente i medici nelle decisioni quotidiane perché sono in grado di identificare precocemente le infezioni ospedaliere, o di prevenirle, attraverso l’analisi di fattori di rischio personalizzati. Tuttavia, solo pochi studi hanno riportato un’effettiva implementazione di questi modelli che si sono rivelati altamente efficaci. In un caso, il carico di lavoro manuale è stato ridotto di quasi l’85% e, in un caso, è stata osservata una diminuzione dell’incidenza di HAI nell’ospedale locale in percentuale tra lo 0,58 e l’1,31%.
Gli Autori concludono che l’AI ha un potenziale significativo per migliorare la prevenzione, la diagnosi e la gestione delle infezioni correlate all’assistenza sanitaria, offrendo vantaggi quali maggiore accuratezza, carichi di lavoro ridotti e risparmi sui costi. Sebbene alcune applicazioni dell’AI siano già state testate e convalidate, la loro adozione nell’assistenza sanitaria è ostacolata da barriere quali elevati costi di implementazione, limitazioni tecnologiche e resistenza da parte degli operatori sanitari. Superare queste sfide potrebbe consentire all’intelligenza artificiale di essere integrata in modo più ampio ed economicamente conveniente, migliorando in ultima analisi l’assistenza ai pazienti e la gestione delle infezioni.
Fonte: Healthcare (Basel). 2024
https://www.mdpi.com/2227-9032/12/19/1996
