Sistema Copilota Analgesia Assistita dall'IA (SEASCAPE)

La valutazione del dolore durante l'anestesia generale (GA) costituisce una sfida clinica significativa perché la valutazione diretta del dolore è impossibile a causa dell'abolizione delle risposte coscienti. Di conseguenza, i clinici sono tenuti a interpretare un grande volume di dati fisiologici indiretti (frequenza cardiaca, pressione arteriosa, EEG, conduttanza cutanea) per determinare il livello di nocicezione - il processo di rilevamento degli stimoli nocivi da parte del sistema nervoso - con dati acquisiti da monitor multipli, spesso indipendenti.

Questo metodo manuale è intrinsecamente inefficiente e suscettibile a errori di giudizio. Il risultato di questa carenza è una gestione del dolore subottimale, in cui il sovradosaggio o il sottodosaggio di oppioidi aumenta il rischio di eventi avversi gravi, come la cronicizzazione del dolore. Ciò rappresenta un problema di salute pubblica che causa disabilità e un significativo deterioramento della qualità della vita. L'opportunità di migliorare questa gestione risiede nell'integrazione dei dati attraverso tecnologie avanzate. Sebbene esistano modelli farmacocinetici/farmacodinamici (PK/PD) per stimare le dosi individualizzate di oppioidi, da soli non sono sufficienti. La loro validazione si è basata principalmente su parametri EEG, senza considerare la complessità totale delle variabili fisiologiche coinvolte nella nocicezione. Il divario informativo e l'inefficienza intrinseca dell'attuale processo manuale aprono la porta a una soluzione dirompente: lo sviluppo di un sistema di co-pilota basato sull'apprendimento automatico (ML)/AI, inquadrato nell'ambito delle biotecnologie per affrontare le sfide globali.

Questo progetto propone di sfruttare l'opportunità del ML per sviluppare un sistema di co-pilota in grado di integrare intelligentemente il modello PK/PD del remifentanil con dati in tempo reale da monitor multipli (emodinamici, EEG, rilassamento neuromuscolare e nocicezione). La soluzione mira all'ottimizzazione individualizzata della gestione del dolore, minimizzando il rischio di dosaggio inappropriato. L'implementazione di questa tecnologia è cruciale, poiché il mancato utilizzo perpetuerebbe l'inefficienza e le enormi spese associate a scarsi risultati clinici. Al contrario, questo sistema promette di migliorare gli esiti postoperatori, come ridurre l'incidenza del dolore persistente, e generare un impatto positivo diretto sui costi sanitari e sulla qualità delle cure.

Il co-pilota clinico SEASCAPE cerca di integrare dati in tempo reale da monitor multiparametrici, EEG, TOF (Train-of-Four), ANI (Analgesia Nociception Index), ventilatori e pompe per infusione tramite la piattaforma Mindray m-Connect.

Assistere nel processo decisionale classificando la nocicezione e generando avvisi prioritari ("aumentare", "mantenere" o "diminuire" la dose di remifentanil).

Personalizzare l'analgesia utilizzando modelli PK/PD TCI adattati a variabili individuali, differenziando specificamente tra nocicezione, ipnosi e rilassamento muscolare.

Tra i suoi vantaggi competitivi vi sono l'interoperabilità reale, il supporto clinico azionabile, la personalizzazione avanzata e un impatto operativo e clinico positivo. Questo impatto consente la riduzione delle complicanze postoperatorie, l'accorciamento dei tempi chirurgici e l'ottimizzazione della gestione dei letti.

Il progetto contempla la protezione dell'algoritmo, del software e dell'interfaccia attraverso brevetto e copyright, e un accordo di licenza con Mindray per l'uso di m-Connect, supportato dalla Direzione di Trasferimento e Sviluppo dell'UC. In sintesi, SEASCAPE offre una soluzione innovativa, combinando AI, personalizzazione e supporto clinico in tempo reale, con un piano chiaro per la validazione e la scalabilità verso il mercato.

Identificazione dei Modelli di Nocicezione: Identificare modelli distinti di nocicezione analizzando i cambiamenti in multiple variabili fisiologiche e farmacologiche, inclusi parametri emodinamici, dati elettroencefalografici (EEG), variabilità ANI, parametri del ventilatore meccanico e la dose stimata di remifentanil derivata dal modello PK/PD Eleveld Target Controlled Infusion (TCI).

Differenziazione dello Stato Anestetico: Identificare modelli che distinguono in modo affidabile tra stati di profondità anestetica inadeguata e rilassamento muscolare insufficiente, utilizzando cambiamenti nei parametri emodinamici, EEG e dati del ventilatore. Questi modelli saranno validati utilizzando il monitoraggio neuromuscolare seriale (ad esempio, TOF) e la dose somministrata di agente bloccante neuromuscolare.

Valutazione dell'Usabilità Clinica: Determinare il grado di usabilità (UX), punti di forza, debolezze e opportunità di miglioramento dell'interfaccia del sistema co-pilota SEASCAPE dalla prospettiva degli utenti finali (anestesisti).

Lo sviluppo del sistema co-pilota è strutturato come un disegno osservazionale prospettico attraverso tre fasi:

Fase 1: Studio di Coorte Osservazionale Prospettico Iniziale (N=30) Disegno: Studio di coorte osservazionale prospettico, in aderenza alle linee guida STROBE. Popolazione: 30 pazienti programmati per intervento chirurgico in anestesia generale, stratificati per età: 10 pazienti (0-18 anni), 10 pazienti (19-60 anni) e 10 pazienti (oltre 60 anni).

Raccolta Dati: Raccolta di dati demografici, segni vitali, parametri ventilatori, dati farmacologici (modello PK/PD Eleveld remifentanil), monitoraggio del rilassamento muscolare, dati ANI e dati EEG.

Scopo: Generare la pipeline dati iniziale per il sistema co-pilota con cambiamenti etichettati e stimoli verificati da punti temporali chirurgici predeterminati per l'analisi successiva.

Fase 2: Studio di Coorte Osservazionale Prospettico Ampliato (N=100) Disegno: Studio di coorte osservazionale prospettico, in aderenza alle linee guida STROBE. Popolazione: 100 pazienti aggiuntivi, stratificati per due tecniche anestetiche: Anestesia Totale Endovenosa (TIVA) e Anestesia per Inalazione (Anestesia con gas).

Scopo: Generare un dataset più ampio per addestrare il sistema co-pilota. L'obiettivo è che il sistema predica con successo una tendenza di guida per la somministrazione di remifentanil:

Raccomandazione di aumentare la somministrazione di remifentanil. Raccomandazione di mantenere l'attuale somministrazione di remifentanil. Raccomandazione di diminuire la somministrazione di remifentanil. Fase 3: Studio Osservazionale Prospettico Descrittivo (N=20) Disegno: Studio osservazionale prospettico descrittivo, seguendo le linee guida STROBE, focalizzato sui fattori umani e l'usabilità.

Popolazione: Partecipazione prevista di 20 anestesisti (da un totale di 35 presso il centro di sviluppo).

Scopo: Raccogliere variabili relative all'ambiente clinico anestesiologico dalla prospettiva degli anestesisti, identificando i punti di forza, le debolezze e le opportunità di miglioramento dell'interfaccia proposta.

Sviluppo dell'Interfaccia: L'interfaccia grafica sarà costruita utilizzando un processo di progettazione centrata sull'utente (UCD), inclusa la creazione di wireframe, wireflow e prototipi a bassa fedeltà (ad esempio, in Figma) per garantire una piattaforma accessibile, funzionale e visivamente coerente che faciliti l'interazione intuitiva.

Registrazione Dati I pazienti chirurgici elettivi (o i loro rappresentanti legali) che soddisfano i criteri di inclusione saranno invitati a partecipare e firmeranno la documentazione del consenso informato. I dati demografici saranno registrati. Stimoli nocicettivi noti saranno introdotti per fornire un riferimento controllato per la validazione del sistema senza modificare la condotta clinica standard dell'anestesista supervisore.

Calcolo della Dimensione del Campione È stato stabilito un numero di 30 casi per la prima fase. Sono richiesti cento pazienti per la seconda fase. Questo calcolo considera potenziali perdite dovute a registrazioni incomplete o inesistenti, una durata dell'intervento superiore a due ore e l'analisi di 16 variabili. n=20 anestesisti per la Fase 3.

Registrazione Dati Per ottenere i dati della ricerca, i pazienti chirurgici elettivi (o i loro rappresentanti legali) che soddisfano i criteri di inclusione e non presentano i criteri di esclusione saranno invitati a partecipare. Il reclutamento sarà effettuato il giorno del ricovero nell'unità preoperatoria o il giorno prima dell'intervento programmato. Al momento del ricovero, saranno raccolti i dati generali e la documentazione sarà firmata secondo il processo di consenso informato.

I dati demografici (età, peso, altezza e genere) saranno registrati e saranno stabiliti stimoli nocicettivi noti. Ciò è inteso per contrastare le azioni comuni dei clinici e stabilire uno standard senza modificare la consueta condotta dell'anestesista responsabile del caso.