L’intelligenza artificiale in sanità riduce gli errori nella somministrazione dei farmaci e migliora la sicurezza dei pazienti.
Intelligenza artificiale in sanità contro gli errori medici
L’intelligenza artificiale potrebbe presto diventare una preziosa alleata in ospedale per evitare errori nella somministrazione dei farmaci. A suggerirlo è uno studio pubblicato sulla rivista Nature Partner Journals Digital Medicine, firmato da un team dell’Università di Washington. I ricercatori, guidati da Kelly Michaelsen, hanno sviluppato un sistema innovativo basato su un modello di deep learning abbinato a una telecamera GoPro. Questo dispositivo, indossato dai medici durante le procedure di somministrazione di medicinali, è in grado di riconoscere in tempo reale il contenuto di fiale e siringhe, generando un segnale d’allerta in caso di errore, prima che il farmaco venga effettivamente dato al paziente. Una soluzione che potrebbe rivoluzionare il modo in cui vengono gestite le somministrazioni in ambito clinico.
Un sistema ad alta precisione
Secondo i dati raccolti, l’algoritmo ha raggiunto una sensibilità del 99,6% e una specificità del 98,8%, due parametri fondamentali che indicano quanto il sistema sia affidabile nel rilevare sia gli errori che le somministrazioni corrette. Risultati che aprono la strada a un possibile utilizzo su larga scala, in particolare in contesti ad alto rischio come le sale operatorie, le unità di terapia intensiva e i reparti d’urgenza, dove la rapidità d’azione può compromettere l’accuratezza.
“Gli errori di somministrazione dei farmaci – afferma Michaelsen – rappresentano la causa più comune di gravi errori medici in ospedale. In generale, si stima che tra il 5 e il 10 per cento di tutti i medicinali sia somministrato con degli errori. In altre parole, questi incidenti si verificano su 1,2 milioni di pazienti all’anno, per un costo complessivo di 5,1 miliardi di dollari”.
Un problema diffuso, dunque, con conseguenze cliniche ed economiche di ampia portata.
Un addestramento tra fiale e siringhe
Per costruire questo strumento, il team ha raccolto centinaia di ore di filmati in alta definizione, registrando 418 procedure di prelievo di farmaci eseguite da 13 anestesisti in diverse sale operatorie. Le condizioni di illuminazione variabili e i diversi tipi di farmaci hanno permesso di allenare il sistema in un contesto realistico, con un’ampia varietà di situazioni. Le videocamere riprendevano gli operatori mentre maneggiavano fiale e siringhe contenenti medicinali specifici, e i video raccolti sono stati successivamente etichettati per aiutare l’intelligenza artificiale a distinguere le confezioni e i contenuti.
“Non è stato semplice – riporta Shyam Gollakota, altra firma dell’articolo – perché generalmente i dottori tengono in mano la fiala e la siringa e le etichette sono parzialmente coperte dalle mani, che si muovono velocemente”.
Anche questo tipo di ostacoli è stato affrontato con tecniche avanzate di riconoscimento visivo.
Intelligenza artificiale in sanità: il futuro della sicurezza in corsia
Oltre alla complessità del riconoscimento in movimento, gli sviluppatori hanno dovuto insegnare al sistema a ignorare tutto ciò che non è rilevante: farmaci sullo sfondo, strumenti non utilizzati o elementi di distrazione visiva. Il modello, alla fine, è stato programmato per concentrarsi solo sui farmaci in primo piano, fornendo un supporto concreto al personale sanitario senza intralciarne il lavoro.
“Questo lavoro – concludono gli autori – dimostra che l’intelligenza artificiale e il deep learning hanno il potenziale per migliorare sicurezza ed efficienza di numerose pratiche sanitarie. I nostri risultati sono molto promettenti”.
Il prossimo passo sarà testare il sistema in ambienti clinici reali, per valutarne l’impatto su larga scala e integrarlo con i protocolli già esistenti. Se i risultati saranno confermati, potremmo trovarci davanti a una vera e propria svolta nella prevenzione degli errori medici.
Articolo di Gianmarco Pondrano Altavilla
Giornalista presso 30 Science
