Previsione basata sull'apprendimento automatico dei parametri dei punteggi di allarme precoce nei reparti generali

In caso di malattia o infortunio, i pazienti vengono valutati dal punto di vista medico e inizialmente curati in ambulatori medici per acuti, pronto soccorso e ambulatori. Se indicato dal punto di vista medico, l'assistenza e il trattamento possono essere forniti anche in ospedale. A seconda della gravità della malattia e del problema medico principale, queste cure vengono fornite nei reparti ospedalieri, che sono curati principalmente da specifiche discipline specialistiche e ad esse assegnati sotto forma, ad esempio, di reparti clinici.

Nell'ambito della degenza ospedaliera, il trattamento e l'assistenza vengono solitamente forniti tramite visite di reparto da parte del personale medico. Tuttavia, i turni di reparto sono controlli a campione dei singoli valori misurati in orari predefiniti.

Personale infermieristico qualificato esegue i piani terapeutici concordati e controlla più volte al giorno le condizioni generali del paziente. A differenza del monitoraggio medico intensivo, tuttavia, non esiste un monitoraggio continuo e quindi un peggioramento delle condizioni del paziente non è sempre immediatamente evidente. Inoltre, oltre alle complicazioni note delle condizioni esistenti, possono verificarsi anche complicazioni nuove o inaspettate.

Sebbene il monitoraggio in terapia non intensiva si basi su un monitoraggio discontinuo, gli incidenti e le complicazioni possono talvolta essere pericolosi per la vita, soprattutto se non vi è una risposta immediata a un peggioramento delle condizioni del paziente. Anche se esistono sistemi di allerta precoce come i punteggi, la loro capacità di reazione è limitata, in parte a causa della frequenza con cui vengono raccolti.

Oltre alle limitazioni specifiche del paziente del monitoraggio ospedaliero, come la cooperazione del paziente nel senso di automonitoraggio, le limitazioni mediche, come la frequenza dell'indagine, ci sono anche limitazioni economiche, come la disponibilità di personale che può essere impiegato per un monitoraggio più frequente.

Sebbene esistano approcci telemedici al monitoraggio, la loro realizzazione è spesso limitata sia dal punto di vista economico che, ad esempio, dalla formazione aggiuntiva richiesta.

Anche se per i dati misurati sono (o possono essere) definiti valori soglia (segni vitali, parametri di laboratorio, impressioni cliniche e altri), se questi vengono superati o non raggiunti, una conseguenza, ad es. una fase terapeutica, può essere iniziata solo retrospettivamente. In questa situazione il cambiamento fisiopatologico è già così avanzato che in molti casi un meccanismo di compensazione non funziona più adeguatamente e si trasforma in una situazione di scompenso. In questa situazione, i pazienti colpiti in un reparto ospedaliero corrono potenzialmente un pericolo mortale.

Un modo per scongiurare i pericoli sopra descritti potrebbe essere quello di utilizzare una combinazione ridotta di metodi di monitoraggio rispetto al monitoraggio in terapia intensiva. Allo stesso tempo, l’uso dell’intelligenza artificiale consente la valutazione automatizzata dei dati raccolti e può quindi portare alla previsione di cambiamenti nei parametri, il che consente di allertare precocemente, cioè prima che si verifichi uno scompenso fisiopatologico.