Identificazione VAP da parte dell'IA (AI-VAP)

La polmonite associata al ventilatore (VAP) è definita come una polmonite acquisita in ospedale che si verifica nei pazienti sottoposti a ventilazione meccanica invasiva (MV) per almeno 48 ore. Il DAP rappresenta l'infezione nosocomiale più diffusa in ambito di terapia intensiva. Il VAP è gravato dalla durata prolungata di MV e durata dell'ospedale e di conseguenza aumenta i costi ospedalieri. Inoltre, anche la mortalità e l'uso di antibiotici sono significativamente colpiti. Sfortunatamente, attualmente non esistono criteri diagnostici validi e accurati di VAP perché anche quelli più utilizzati non sono né sensibili né specifici. La sensibilità insufficiente di questi criteri per escludere il VAP comporta il rischio di un uso eccessivo di antibiotico con l'emergere di resistenza agli antibiotici e superinfezioni. D'altra parte, l'insufficiente specificità per governare nel VAP comporta il rischio di una ritardata somministrazione di terapia antimicrobica che porta ad un aumento della mortalità. Anche la sorveglianza degli eventi associati al ventilatore non è riuscita a identificare accuratamente VAP. Lo scopo del presente studio è quello di sviluppare diversi algoritmi AI usando i dati continuamente registrati dalla forma del ventilatore meccanico nel sostenere i medici per la diagnosi precoce del VAP. Un accurato algoritmo AI per l'identificazione precoce del VAP ha il potenziale per ridurre la morbilità, la mortalità, l'esposizione a antibiotici ad ampio spettro e/o inutili e infine a ridurre i costi.