ASL BRINDISI - Prevedere il rischio vascolare attraverso la Telemedicina e l’Intelligenza artificiale è l’obiettivo del progetto sviluppato dal Distretto sociosanitario di Mesagne con l’Isbem, l’Istituto scientifico biomedico euro-mediterraneo, arrivato tra i finalisti agli Award dell’Associazione italiana ingegneri clinici.

L’iniziativa, che si avvale della piattaforma di telecardiologia Dirai, diagnostica per immagini da remoto AI based, è stata presentata nel corso del convegno nazionale Aiic che si è tenuto a Roma dal 15 al 18 maggio, ed è stata selezionata come case study per il 2024 dall’Osservatorio sanità digitale del Politecnico di Milano.

“Il Distretto sociosanitario 4 - spiega Salvatore Distaso, responsabile dell’ambulatorio di cardiologia del Presidio territoriale di assistenza di Mesagne - è referente per dieci comuni sul territorio, ha un bacino di utenza di 100 mila abitanti e 250 mila accessi annui per l’attività poliambulatoriale. Per quanto riguarda la cardiologia ogni anno ci sono circa 12 mila accessi: l’obiettivo del progetto è sottoporre i pazienti a un triage più rapido con strumenti diagnostici di primo livello - elettrocardiogramma, ecocardiogramma e doppler dei tronchi sovraortici – e integrare i dati in una piattaforma di telemedicina. Tutto questo allo scopo di assicurare una migliore presa in carico del paziente, gestire nel modo più efficace la lista d’attesa delle prestazioni e ridurre gli accessi al pronto soccorso”.

La piattaforma di telecardiologia Dirai consente di raccogliere i dati provenienti dagli strumenti diagnostici e dai sensori domiciliari e di gestirli e archiviarli in un unico cruscotto. La piattaforma garantisce anche le principali funzioni della telemedicina: televisite, teleconsulto e telerefertazione con una cooperazione tra specialisti, nell’ottica di una interoperabilità con le soluzioni già presenti a livello aziendale.

“Con la piattaforma – prosegue Distaso - sono stati seguiti 830 pazienti e già nella fase pilota, con 250 persone, è stato possibile ottenere i punteggi di rischio per i vari cluster: ipertensione, scompenso cardiaco e cardiopatia ischemica. Un altro aspetto innovativo del progetto, che si è svolto in collaborazione con il responsabile della Cardiologia del Distretto di Brindisi, Giuseppe Strano, è l’applicazione della Intelligenza artificiale: i dati dei pazienti servono a elaborare modelli di analisi predittiva con le metodiche del machine learning. Tra gli sviluppi futuri, quello di estendere ai medici di medicina generale lo strumento per una più completa raccolta di dati sul paziente e un suo maggior coinvolgimento nel processo di cura”.