Premio forum pa sanita' 2021 ricovai-19
- 1. #forumpasanita2021 1 Documento di approfondimento della soluzione: Utilità dell’Intelligenza Artificiale per nuovi modelli organizzativi del servizio sanitario INDICE 1. Descrizione della soluzione a. l’Intelligenza Artificiale (IA) è capace di intervenire in diverse fasi del percorso clinico e di gestione e trattamento del paziente, permettendo un’analisi causale e una gestione prognostica di grandi volumi di dati (Big Data). L’IA permette l’elaborazione dei Big Data, l’individuazione di correlazioni nuove che identificano stabilità, decorso, prognosi e potenziali rischi per specifiche patologie su specifici pazienti. In Italia, gli effetti pandemici dovuti al nuovo coronavirus Sars-CoV-2 hanno provocato un’emergenza sanitaria che ha visto in prima battuta misure di sorveglianza sanitaria speciale (es. quarantena con sorveglianza attiva) e restrizioni con divieto di spostamento. Con riferimento all’assistenza ospedaliera inizialmente ci si è concentrati ai reparti di terapia intensiva e subintensiva per rispondere all’emergenza. Successivamente si sono ricercate soluzioni per il telemonitoraggio e la telemedicina, con funzioni di raccordo fra i servizi territoriali e il sistema di emergenza-urgenza, allo scopo di garantire il coordinamento delle attività sanitarie e sociosanitarie territoriali. Tra queste azioni, la creazione e il potenziamento di strutture territoriali dedicate come le USCA. b. In questo scenario nasce il progetto RicovAI-19 (Il RICOVero ospedaliero con strumenti di “Artificial Intelligence” nei pazienti con COVid-19) mirato all’applicazione di un algoritmo di Intelligenza Artificiale mirato alla gestione clinica domiciliare del paziente a rischio di positività (per sintomi o per motivi epidemiologici). c. RicovAI-19 ha creato e valutato un modello assistenziale che, a partire da un classico schema di monitoraggio domiciliare, inserisce la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale per creare un
- 2. #forumpasanita2021 2 nuovo paradigma per la popolazione e virtuoso per la sanità in generale, più efficiente, performante e funzionante: l’ospedale è a casa del paziente. d. Il protocollo dello studio pilota è destinato a chi ha sintomi Covid19 o pazienti con test tampone PCR (molecolare) positivo e ha coinvolto ad oggi 121 persone con oltre 10.000 transazioni / misurazioni complessivamente. Nel target sono compresi anche pazienti a rischio positività o posti in quarantena/isolamento fiduciario. 2. Descrizione del team e delle proprie risorse e competenze a. Dr. Michele Caporossi, Direttore Generale AOU Ospedali Riuniti di Ancona b. Dr.ssa Nadia Storti – Direttore Generale ASUR Marche c. Dr. Marco Mazzanti, Honorary Consultant at Barts Heart Centre Foundation Trust, London, UK; Scientific Director of Multicenter research Framework on Artificial Intelligence in Medicine, Coordinatore Scientifico del Progetto d. Dr. Roberto Papa, Responsabile SOSD Qualità, Rischio Clinico, Innovazione Gestionale e Tecnologica; e. Prof. Domenico Ursino, Ingegneria dell’Informazione, Università Politecnica delle Marche, Ancona f. Dr. Ezio Capitani, Sindaco di Offagna g. Dr. Aldo Salvi, Direttore Dipartimento Emergenza e Accettazione, Lina Zuccatosta, Direttore SOD Pneumologia, Prof. Andrea Giacometti, Direttore SOD Clinica di Malattie Infettive, Dr.ssa Susanna Contucci – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr.ssa Cinzia Nitti – Dirigente Medico SOD Medicina D’Urgenza, Dr Marcello Tavio, Direttore SOD di Malattie Infettive, Dr.ssa Serena Tomassetti Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr. Matteo Marcosignori – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr.ssa Stefania Giacomini MMG Offagna, Dott.ssa Maria Claudia Finori MMG Offagna, Dott.ssa Maria Elisabetta Perazzini MMG Offagna 3. Descrizione dei bisogni che si intende soddisfare a. Dal punto di vista dell’Azienda Ospedaliero Universitaria – Ospedali Riuniti di Ancona, Tra i risultati preliminari ottenuti si segnala la riduzione degli accessi inappropriati al Dipartimento di Emergenza/PS e la riduzione dei ricoveri ospedalieri con una riduzione del rischio legato all’inappropriato accesso e permanenza in una struttura per acuti.
- 3. #forumpasanita2021 3 b. L’estensione del modello, in particolare durante la stagione influenzale permetterà anche di gestire la problematica delle sindromi cliniche e febbrili che aumentano i consulti e gli accessi in PS per il “dubbio Covid” e che generano problemi di affollamento dei Pronto Soccorso. Quanto sviluppato nell’esperienza RicovAI-19 potrà inserirsi nel modello di territorialità (Ospedale – Aree Vaste – USCA – Medici di Medicina Generale) per finalizzare un approccio “one-to-many”: L’intelligenza artificiale filtra le condizioni di stabilità clinica e le presenta al medico permettendogli una maggiore concentrazione sui pazienti critici e un controllo più’ rapido e molto preciso dei pazienti stabili. Questo senza andare a richiedere nuovi modelli organizzativi o strutture terze per la gestione dell’aumento dei dati. c. Per quanto riguarda l’aspetto fondamentale legato alla risposta del cittadino e più in generale al patient engagement ed empowerment sono utilizzati specifici questionari focalizzati a monitorare questo aspetto su aderenza, fruibilità e gradimento dell’applicativo digitale. Nello specifico le survey riguardano facilità d’uso, utilità del sistema e apprezzamento del Processo clinico. 4. Descrizione dei destinatari della misura a. Il modello è stato applicato sull’intera popolazione della cittadina di Offagna, in Provincia di Ancona. Inoltre visto che il progetto RicovAI-19 punta a diventare uno strumento per la sanità Regionale, più alto è il numero di pazienti e di dati, più saranno alti i vantaggi e le performance del modello stesso. A tendere, la fase di estensione su aree più strutturate prevederà il coinvolgimento della centrale covid di riferimento e delle realtà territoriali, le USCA, che rappresentano l’operatività sul territorio, prime nel potersi avvantaggiare del sistema. 5. Descrizione della tecnologia adottata a. La tecnologia adottata riguarda l’applicazione del programma RicovAI-19, caratterizzato dall’applicazione di algoritmi di IA (confermati dal medico di medicina generale e dal medico ospedaliero) mirati alla gestione domiciliare del paziente a rischio di positività (per sintomi o per motivi epidemiologici). Il protocollo di funzionamento prevede una finestra di valutazione sui pazienti vaccinati mediante la creazione di un osservatorio privilegiato della curva di decadimento del titolo anticorpale per ogni singola tipologia di completa vaccinazione. La segnalazione quindi parte dal singolo MMG che informa e “ingaggia” il paziente. Una centrale operativa si occupa del reclutamento del paziente, fornitura del kit e prima formazione dopo
- 4. #forumpasanita2021 4 che il medico di medicina generale ne ha eseguito l’ingaggio nel proprio studio o telefonicamente. Il paziente avrà quindi a disposizione un device multiparametrico che rileva sei informazioni (all-in-one) cliniche di fondamentale importanza e uno smartphone dotato di app dedicata tramite il quale rilevare in modo programmato (una frequenza minima, sempre aumentabile in caso dal soggetto) i parametri del device (frequenza cardiaca, pressione del sangue, frequenza respiratorio, saturimetria, temperatura, ECG con una derivazione). b. Ai parametri si aggiungono 10 questionari che rappresentano le informazioni cliniche (tosse, stanchezza, dispnea, …), epidemiologiche (contatti con persone a rischio, positive…) e anamnestiche (livello vaccinale, terapie in corso, …). Tutti i dati inseriti al front-end vengono elaborati dal motore di IA e, grazie al modello e al relativo protocollo, inseriti in cluster tramite un indice sintetico, l’Indicatore di stabilità clinica (ISC), che rappresenta prognosticamente il livello di stabilità o di deterioramento del paziente secondo una classificazione a fasce. L’ISC, viene quindi calcolato per consentire una stima della tendenza al peggioramento/miglioramento delle condizioni cliniche di un soggetto con sospetto o noto COVID-19. I valori output dell’indicatore di stabilità clinica, rilasciato nell’ALERT dell’Applicativo di IA, vengono classificati secondo le seguenti fasce: A. 0-2 (paziente critico) B. 2,01-3,25 (paziente severamente instabile) C. 3,26-4,50 (paziente moderatamente instabile) D. 4,51-7 (paziente lievemente instabile) E. 7-10 (paziente stabile) c. Questo indicatore sintetico prodotto dal sistema di IA mediante rigoroso addestramento di machine learning suggerisce alert contenenti azioni tramite un protocollo di escalation clinica che vede coinvolti MMG, medici del PS / medicina d’urgenza e in ultima battuta il reparto ospedaliero. La gestione di allarmi sui singoli parametri diventa così secondaria e il quadro clinico del paziente confluisce in un solo indicatore sintetico, facilmente comprensibile e consultabile. Le informazioni che portano a ciò però rimangono classificate e spiegano il perché del valore. 6. Indicazione dei valori economici in gioco (costi, risparmi ipotizzati, investimenti necessari)
- 5. #forumpasanita2021 5 a. Costi previsionali strutturali da sostenere per gli investimenti di cui al punto c volti alla messa a sistema del modello RicovAi-19: 750.000€ pari 1,5€ all’anno per abitante (con il minimo di una annualità garantita) riferiti appunto solo al primo anno di utilizzo. Negli anni successivi il costo è di 0,78€ all’anno per abitante. Le funzioni di control room e di logistica sono ritenute di pertinenza delle USCA già attivate e a sistema e, pertanto, non incluse in questa analisi. Costo annuo Costo “Una Tantum” Realizzazione di un datalake che include Information Retrieval, Algoritmi Predittivi e Key Performance Index “Critici”. 50.000€ 200.000€ Infrastruttura per il sistema di Intelligenza Artificiale. 160.000€ 50.000€ Infrastruttura per il gestionale di Control Room e di Front-End (inclusa soluzione “mobile”). 180.000€ Devices multiparametrici 110.000€ TOTALE 390.000€ 360.000€ b. Risparmi ipotizzati: Il monitoraggio domiciliare durante Covid-19 ha già dimostrato la sua utilità sia a livello clinico che di gestione delle risorse ospedaliere (di degenza e di triage come il Pronto Soccorso), ma ha anche evidenziato la grande richiesta di risorse per il controllo. Questo aspetto è il punto centrale su cui lavora il monitoraggio domiciliare avanzato grazie all’Intelligenza Artificiale. L’IA infatti va ad ottimizzare e stratificare i pazienti rispetto a un futuro intervento, permettendo al singolo operatore di concentrarsi sulla gestione clinica e di percorso del paziente e non sulla semplice lettura di dati in particolare quando si debba valutare e decidere se continuare con la gestione domiciliare o il ricovero in ospedale. c. Investimenti necessari per una popolazione di riferimento di 500.000 abitanti: 1) realizzazione di un datalake che include Information Retrieval, Algoritmi Predittivi e Key Performance Indicator “Critici”; 2) Infrastruttura per il gestionale di Control Room e di Front-End (inclusa soluzione “mobile”) e devices; 3) infrastruttura per il sistema di IA. 7. Tempi di progetto a. Il Progetto RicovAi-19, iniziato a Marzo 2021, è tutt’ora in corso. La conclusione è prevista per il 22/10/2021.