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Direttore responsabile Alessandro Longo

Piano triennale

Come il digitale cambia il rapporto medico paziente

di Roberto Bellini, Aica

12 Giu 2017

12 giugno 2017

Come emerge anche dal Piano triennale Agid, le tecnologie IoT – app, sensori o dispositivi dotati di software per attività di diagnosi, prevenzione, controllo, terapia o cura di una malattia – hanno un importante potenziale di innovazione per la sanità. Emergono tre nuove intelligenze

Il fattore moda tocca una ennesima tecnologia: quella dell’Internet delle cose (IoT-Internet of Things). Sia la dizione inglese che la traduzione italiana generano nei non addetti ai lavori molti dubbi sul cosa sia e a cosa possa servire: riguarda applicazioni di connettività di oggetti materiali? Sostituisce o assorbe il “normale” uso di Internet che permette alle persone di comunicare fra di loro?  E comunque cosa c’entrano gli animali? E figuriamoci se associamo questa tecnologia ai servizi sanitari.

Proviamo a fornire una indicazione sul possibile uso delle IoT prendendo spunto da quanto delineato nel Patto per la Sanità Digitale e nel recentissimo Piano Triennale dell’Agenzia Digitale. Il Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE) viene indicato esplicitamente nel Piano Triennale come uno dei componenti di innovazione nel’Ecosistema della sanità digitale, mentre il Patto introduce i servizi per la continuità assistenziale ospedale-territorio.

Accanto alla tecnologia centrale di supporto al percorso clinico (appunto quella FSE) svolgeranno un ruolo importante le Tecnologie di rilevazione come “app, sensori o dispositivi medici” dotati di “software impiegato specificamente per attività di diagnosi, prevenzione, controllo, terapia o attenuazione di una malattia”. Queste tecnologie appartengono alla classe delle IoT e si propongono con un potenziale di innovazione in particolare per la sanità che riteniamo vada attentamente valutato.

 

Molte tecnologie cliniche si miniaturizzano e diventano capaci di comunicare ed elaborare dati. 

Le funzioni d’uso fondamentali per ciascuno di questi nuovi dispositivi sono quelle della rilevazione e misura dei parametri specifici per ogni patologia monitorata, in cui alla tecnologia clinica specifica va aggiunta la tecnologia di comunicazione e di elaborazione e quella di analisi dei parametri stessi. Parliamo della molteplicità dei  vari strumenti  prodotti dall’ingegneria clinica che funzionano tutt’ora in modo isolato e con il paziente accanto allo strumento; queste tecnologie sono oggi soggette ad un crescente tasso di innovazione. Vengono riprogettate e miniaturizzate come dispositivi indossabili (occhiali, bracciali, orologi, apparecchi uditivi, micro telecamere, gioielli, ecc.) ricorrendo a materiali e a modalità di utilizzo completamente nuove. Questi  nuovi  dispositivi  si trasformano in terminali sensori molto più complessi  e sono caratterizzati da 3 gruppi di funzioni d’uso che chiameremo di “intelligenza connettiva”, di “intelligenza associativa” e di “intelligenza clinica”. Proviamo a simulare una situazione applicativa in sanità studiata ed esplorata in molti mesi di collaborazione fra AICA e il Club Ti di Milano.

 

Cambierà il rapporto fra dispositivo medico e la rete: si sfrutterà l’Intelligenza “connettiva”. 

L’intelligenza connettiva si esprime con l’abilitazione della connessione di un sensore/dispositivo medico ad internet; la connessione si ottiene con l’attivazione di protocolli di comunicazione fra il dispositivo e il web in modo che il medico anche in remoto venga messo in condizione di ricevere e analizzare i parametri raccolti e trasmettere eventuali messaggi per interventi telecomandati in caso di necessità. Il paziente non sarà più isolato nel suo domicilio o nel letto di ospedale per cui per essere visitato bisogna spostare o il paziente o il medico, ma sarà monitorato da remoto in modo continuativo da una struttura sanitaria di ascolto e controllo in cui infermieri e medici seguiranno l’andamento della patologia e l’evoluzione della terapia indicata dal medico.

Cambierà il rapporto fra paziente e dispositivo medico: si sfrutterà l’intelligenza “associativa”.       

L’intelligenza associativa si esprime  associando il dispositivo medico in uso/da usare all’identità e alle caratteristiche socio demografiche e personali del paziente la cui patologia deve essere monitorata. Verranno inoltre associati allo stesso dispositivo le identità dei componenti della famiglia del paziente e del team sociosanitario che assisterà il paziente localmente. Questa funzione verrà indicata di seguito come “intelligenza associativa”, che lega in modo stabile lo specifico paziente e la struttura di supporto locale (familiare e socio assistenziale) al sensore che ne rileverà i parametri biomedicali e/o gli altri indicati dal medico che guiderà l’assistenza.

La configurazione che si otterrà integrando sullo stesso dispositivo intelligenza connettiva con intelligenza associativa permetterà di ottenere funzioni d’uso secondarie come ad esempio

  • La possibilità di contattare in caso di allarme i riferimenti indicati in sede di settaggio iniziale
  • La possibilità di configurare le modalità d’uso del dispositivo più adeguate al paziente e al team locale di supporto
  • L’integrazione fra i parametri rilevabili da questo sensore e quelli di eventuali altri sensori collegati anche successivamente

 

Cambierà il rapporto fra struttura sanitaria e paziente digitalizzato: si sfrutterà l’Intelligenza “clinica” locale e centrale

Gli strumenti disponibili per la rilevazione e il monitoraggio dello stato di salute  del paziente sono costituiti da app e da sensori progettati per catturare le variazioni di alcuni parametri vitali e di alcuni comportamenti del paziente; la gamma di questi strumenti  si sta ampliando per tipologia di rilevazione e materiali costruttivi con cui si potranno  monitorare

  • la frequenza cardiaca al polso e la frequenza della respirazione
  • le attività e i consumi del paziente 24/7 (passi, corsa, tempo di attività, calorie bruciate, distanza percorsa, ore di sonno) e le variazioni di massa grassa e massa muscolare corporea
  • Altre variabili ambientali e corporee come temperatura, saturazione dell’ossigeno, tasso di glucosio nel sangue, ecc.

App e sensori  entreranno a far parte di  sistemi di rilevazione e misura indossabili o portabili da parte di pazienti bisognosi di assistenza per il monitoraggio post operatorio, soprattutto  in caso di lungo degenza.

L’allerta sulle situazioni di crisi nascente verrà  lanciata attraverso il riconoscimento da parte dello stesso sensore di misure  “fuori scala” settate in fase di attivazione del dispositivo clinico; la allerta verrà comunicata alla centrale di ascolto e controllo remoto e attiverà l’intervento dell’infermiere o del medico che sovrintende la situazione; dalla verifica dell’allerta con gli operatori sociosanitari locali o con i familiari il medico deciderà quale tipo di intervento predisporre e attuare o far attuare tramite il team  di assistenza locale.

I sensori e le app descritte costituiranno una volta settati un sistema di monitoraggio clinico locale e intelligente (intelligenza clinica locale-ICL) che si completa e integra con il sistema di ascolto e controllo clinico remoto (intelligenza clinica centrale-ICC).

Mano a mano che nelle varie regioni sarà disponibile il Fascicolo Sanitario Elettronico (FSE), il medico potrà e dovrà aggiornare il Fascicolo Sanitario del paziente.

Nel caso in cui per il paziente fosse stato definito un Percorso Diagnostico Terapeutico Assistenziale (PDTA),  il monitoraggio dello stato del  paziente sarebbe orientato a seguire le indicazioni di questo piano di intervento completato dalla possibilità di utilizzare  un confronto sistematico (benchmark) con le situazioni reali raccolte nel tempo e relative ad altri pazienti con prognosi simili.

 

Complessivamente cambierà il rapporto fra medico e “paziente digitalizzato” e prenderà forma il tracciamento digitale del paziente

Come conclusione di questa simulazione di quanto avverrà con la disponibilità degli strumenti e delle app dotate di intelligenza connettiva, intelligenza associativa e intelligenza clinica, si modificherà in modo radicale il rapporto fra il medico ospedaliero e il singolo paziente digitalizzato. Con il termine di “paziente digitalizzato” indichiamo una singola persona affetta da una qualunque patologia che sarà dotata di almeno un telefonino o un tablet (ormai la linea di tendenza è quella del possesso di strumenti di comunicazione come i telefonini intelligenti o i tablet in un rapporto uno-ad-uno) e da un equipaggiamento aggiuntivo medio di 4-7 dispositivi clinici per persona. Per il paziente digitale si comincia ad intravedere un ruolo dello smartphone come Agente d’uso che facilita la gestione della coppia sensore-paziente e   memorizza le varie modalità di sfruttamento delle altre intelligenze d’uso disponibili.

La disponibilità dell’agente d’uso faciliterà il tracciamento digitale del paziente comprensivo

  • della “impronta” che associa alla identità del paziente i dati raccolti e analizzati dalle 3 tipologie di “intelligenza”, correlandoli, dove opportuno, anche alle condizioni ambientali in cui il paziente trascorre il suo tempo di terapia
  • dell’aggiornamento sistematico degli stessi dati della impronta, che a loro volta verranno trasferiti per l’aggiornamento del FSE a livello centrale con cui supportare eventuali revisioni della prognosi e della terapia del paziente

La quantità dei dati scambiati e memorizzati sarà gestita con tecnologie cloud mentre il loro sfruttamento richiederà tecnologie e metodologie di gestione dei Big Data.

 

Gli attori coinvolti nel sistema del monitoraggio clinico domiciliare

Con le indicazioni fin qui fornite proviamo a riconoscere gli attori coinvolti in un sistema di assistenza domiciliare per un lungo degente, che è una tipologia di pazienti che assorbe una quota importante delle risorse del sistema sanitario nazionale.

I principali attori da coinvolgere nella assistenza domiciliare comprendono

  • il paziente con la sua patologia, insieme ai suoi familiari, che poniamo al centro dell’attività di assistenza
  • il medico di base che costituisce comunque il primo referente del team locale di presidio dell’andamento della patologia e della terapia
  • il team sociosanitario locale che opera sul territorio di residenza dell’assistito
  • i medici ospedalieri specialisti della specifica patologia del paziente da coinvolgere in caso di varianze della terapia
  • il medico del pronto soccorso che dovesse essere coinvolto nel caso il paziente fosse ricoverato in una situazione di urgenza
  • il o i laboratori di analisi per il monitoraggio dei prelievi necessari secondo il percorso Diagnostico Terapeutico

Il paziente verrà assistito presso il suo domicilio, avendo indossato o comunque essendo stato equipaggiato con i sensori e dispositivi necessari per rilevare i vari parametri che permettono di monitorare la patologia diagnosticata a sua volta nell’ultimo ricovero ospedaliero. La generazione di questi dati verrà replicata ad intervalli regolari che si rincorrono verso il centro di ascolto e di elaborazione da un lato e vengono restituiti come dati di controllo delle apparecchiature di monitoraggio del paziente dall’altra. Il monitoraggio sistematico dei parametri rilevati dai sensori verrà comunicato dall’Agente d’uso associato al paziente verso il centro remoto di ascolto e analisi ospedaliero; se le misure dei parametri rilevati saranno comprese nei range di normalità nulla verrà segnalato mentre in caso di parametri fuori scala scatterà l’allerta al medico e al resto della struttura sociosanitaria preposta per gli eventuali controlli ed interventi correttivi.

I dati raccolti e scambiati nella comunicazione fra paziente digitalizzato e sistema di ascolto e controllo verranno memorizzati trasferendoli sul Fascicolo Sanitario Elettronico del paziente, secondo i criteri definiti per la terapia della patologia di cui è affetto.

 

I benefici della soluzione (simulata) della continuità assistenziale Ospedale-Territorio

La simulazione descritta mette in evidenza alcuni benefici importanti

  • dal punto di vista dell’azienda sanitaria: si evitano lunghe e ricorrenti ospedalizzazioni che facilitano la cura del paziente confortato dal mantenimento delle proprie abitudini e dalla assistenza dei suoi familiari facilitando i tempi di recupero, con un notevole risparmio di risorse
  • dal punto di vista del paziente: rendono possibile la raccolta, la registrazione e l’analisi di dati che prima non erano accessibili, ad esempio per:
    • facilitare la prescrizione di cure preventive;
    • formulare diagnosi immediate di complicazioni acute;
    • favorire la comprensione di come una terapia aiuti a migliorare i parametri vitali del paziente;
    • fornire indicazioni immediate sui progressi nel piano di riabilitazione concordato.
    • Ottenere dati con minore rischio d’errore – in quanto automatizzati – aumentando efficienza, tempestività e qualità

Con la disponibilità della tecnologia FSE, accompagnata da alcuni PDTA relativi alle patologie più frequenti, si genererebbe oltre a quelli già sopraindicati un ulteriore beneficio costituito dal benchmark: la possibilità di confronto e monitoraggio dell’andamento della terapia del singolo paziente con quelle di patologie simili di altri pazienti.

 

Le 5 competenze digitali del personale sanitario nella simulazione di assistenza domiciliare

Siamo partiti dalla domanda “quali sono gli impatti futuri delle tecnologie IoT sulle competenze del personale sanitario?” La simulazione proposta per far funzionare un sistema di assistenza domiciliare mette in evidenza che sono necessarie più competenze digitali da parte del personale sanitario

  • Relative alla tecnologia IoT, che in questa area sono rappresentate dalle Tecnologie di rilevazione dei parametri vitali e che danno luogo a 3 tipologie di intelligenza: connettiva, associativa e clinica;
  • Relative alla tecnologia FSE-Fascicolo Sanitario Elettronico che introduce in termini applicativi una molteplicità di ulteriori funzioni d’uso fondamentali dal punto di vista clinico e strutturati nei PDTA;
  • Relative alla gestione di una quantità enorme di dati (Big Data) anche per un solo paziente: il mix di dati che entrano a far parte della impronta digitale del paziente è molto articolato e ampio per cui il suo sfruttamento richiede potenti strumenti analitici;
  • Relative alla protezione del dato (Privacy): a fronte dei volumi e del significato dei dati rilevati e scambiati, una attenzione altrettanto importante è quella della protezione del dato rispetto ad accessi illegali, tenendo presente che i dati sono alimentati da una molteplicità di strumenti, molti sono gli attori che accedono e tutti sono associati alla identità del paziente;
  • Relative alla memorizzazione dei dati scambiati nell’etere e memorizzati con le tecnologie Cloud, accessibili direttamente dai sensori di monitoraggio dei parametri del paziente.

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