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Telemedicina e AI per i professionisti sanitari durante l’emergenza COVID-19

La telemedicina e l’Artificial Intelligence (AI) si stanno progressivamente affermando come una delle più importanti direzioni che prenderà la sanità a livello globale, in particolare per il loro supporto ai professionisti sanitari per la precoce identificazione di casi sospetti, ma anche per il mantenimento dei servizi di cura per quei pazienti impossibilitati ad accedere alle strutture sanitarie e per la salvaguardia dei professionisti sanitari stessi.

Prendendo in considerazione la telemedicina, sono diversi i sistemi sanitari che hanno implementato i servizi già esistenti per consentire ai medici di visitare a distanza i loro pazienti durante l’emergenza COVID-19: questo è valso sia per i pazienti positivi al COVID-19 in isolamento domiciliare, con il vantaggio di evitare un’ulteriore esposizione del personale sanitario al rischio di contagio. Simili sistemi di telemedicina sono stati utilizzati anche per i pazienti ricoverati in struttura, sempre allo scopo di ridurre i rischi di esposizione per altri pazienti, i loro visitatori, e il personale ospedaliero. Inoltre, come riportato da Judd Hollander e Brendan Carr sul New England Journal of Medicine, a livello ospedaliero il forward triage (ossia il triage dei pazienti prima del loro accesso al pronto soccorso) si è rivelato una delle strategie centrali durante l’emergenza COVID-19: i sintomi respiratori sono tra le condizioni più comunemente valutate con questo approccio, e una loro identificazione precoce tutela gli altri pazienti e i professionisti sanitari da un’ulteriore esposizione. Inoltre, questi ultimi possono facilmente ottenere anche un resoconto dettagliato dei viaggi e dei contatti di questo paziente.

Per quanto riguarda le unità di terapia intensiva, proseguono Hollander e Carr, i programmi di monitoraggio elettronico hanno consentito – laddove sviluppati – al personale medico e infermieristico di monitorare a distanza lo stato di un consistente numero di pazienti: anche qui, riducendo il contatto degli operatori con le persone ricoverate positive al COVID-19. Un altro contesto sfidante, in cui la telemedicina risulta essenziale, è il monitoraggio, da parte del medico generale da remoto, dei propri pazienti durante periodi di lockdown.

Sicuramente, esempi di telemedicina come quelli sopraelencati non sono perfezionati, e pongono diversi interrogativi circa la globalità della cura, il contatto col paziente, il coinvolgimento della sua rete affettiva e di altri professionisti sanitari. Inoltre, non è un sistema che può essere implementato un giorno con l’altro, ma ha bisogno di tempo e di questioni sollevate dalla pratica: situazioni eccezionali come l’emergenza COVID-19 possono, almeno in parte, rappresentare questo iniziale banco di prova.

Come riportato dal Segretariato del CAHAI (Ad Hoc Committee on Artificial Intelligence) del Consiglio d’Europa, l’Intelligenza Artificiale è stata ampiamente utilizzata per sostenere la lotta contro il COVID-19, andando a interessare diversi campi di applicazione, tra cui:

  • La ricerca di una cura per il COVID-19 – L’Intelligenza Artificiale è stata impiegata nell’assistenza ai ricercatori per progettare un vaccino: le previsioni sulla struttura del virus, generate appunto tramite AI, hanno risparmiato mesi di sperimentazione.
  • La condivisione della conoscenza sul coronavirus – Gli strumenti dell’AI possono essere utilizzati anche per analizzare le migliaia di documenti, studi, ricerche pubblicate in tutto il mondo. Si conta che nelle due settimane successive alla comparsa del COVID-19 a Wuhan siano stati pubblicati quasi 2000 articoli di ricerca sugli effetti del coronavirus, i possibili trattamenti, e le dinamiche che l’epidemia avrebbe potuto assumere: un flusso di letteratura importante, ma sfidante per chi ha bisogno di informazioni precise in un tempo ridotto.
  • L’osservazione e la predizione dell’evoluzione della pandemia – È ormai noto il caso dell’azienda Canadese BlueDot, che ha avuto il merito di aver individuato precocemente il virus utilizzando un’AI e la sua capacità di rivedere continuamente oltre cento set di dati (notizie, vendite di biglietti aerei, dati demografici, dati climatici e popolazioni animali): l’azienda ha rilevato quello che allora era considerato un focolaio di polmonite a Wuhan, in Cina, il 31 dicembre 2019, e ha identificato le città che più probabilmente avrebbero sperimentato questo focolaio. Altri due casi riportati dal CAHAI, sono quelli di HealthMap e di Corona Virus Media Watch.
  • L’assistenza del personale sanitario – Infervision (start-up cinese) ha sviluppato un software di diagnostica coronavirus basato sull’IA: originariamente utilizzato per diagnosticare il cancro ai polmoni, è ora in grado di rilevare anche la polmonite associata a malattie respiratorie come il coronavirus. In Corea del Sud, l’IA avrebbe contribuito a ridurre a poche settimane la progettazione di kit di test basati sul corredo genetico del virus, poi distribuiti su larga scala.

Secondo il CAHAI, l’Intelligenza Artificiale si sta dimostrando uno strumento importante per contribuire a costruire una risposta coordinata alla pandemia del COVID-19, ma – soprattutto per quanto riguarda l’applicazione dell’AI al controllo della popolazione – va considerato che:

I molteplici utilizzi illustrano anche i limiti delle promesse di queste stesse tecnologie, da cui non possiamo aspettarci di compensare le difficoltà strutturali come quelle vissute da molte istituzioni sanitarie in tutto il mondo. La ricerca di efficienza e di riduzione dei costi negli ospedali, spesso supportata dalle tecnologie dell’informazione, non deve ridurre la qualità dei servizi né compromettere l’accesso universale alle cure, anche in circostanze eccezionali. […] Dovrebbe essere possibile valutare le misure di emergenza adottate al termine della crisi per individuare i benefici e le insidie che l’uso degli strumenti digitali e dell’intelligenza artificiale comporta. In particolare, le misure temporanee di controllo e di monitoraggio di massa della popolazione attraverso le tecnologie non dovrebbero essere banalizzate e diventare permanenti.

Le norme di protezione dei dati, come la Convenzione 108+ del Consiglio d’Europa, devono continuare ad essere pienamente applicabili in ogni circostanza: che si tratti dell’utilizzo di dati biometrici, della geolocalizzazione, del riconoscimento facciale o dello sfruttamento di dati sanitari, l’impiego di applicazioni di emergenza deve avvenire in consultazione con le autorità di protezione dei dati e nel rispetto della dignità e della vita privata degli utenti. I diversi pregiudizi dei vari tipi di operazioni di sorveglianza devono essere considerati, in quanto possono causare discriminazioni significative.

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Laurea magistrale in Scienze Antropologiche ed Etnologiche presso l’Università degli Studi di Milano-Bicocca. Specializzata nel campo dell’antropologia medica, ha condotto attività di formazione a docenti, ingegneri e medici operanti in contesti sia extra-europei che cosiddetti “multiculturali”. Ha partecipato a diversi seminari e conferenze, a livello nazionale e internazionale. Ha lavorato nel campo delle migrazioni e della child protection, focalizzandosi in particolare sulla documentazione delle torture e l’accesso alla protezione internazionale, svolgendo altresì attività di advocacy in ambito sanitario e di ricerca sull’accesso alle cure delle persone migranti irregolari affette da tubercolosi. Presso l’Area Sanità di Fondazione ISTUD si occupa di ricerca, scientific editing e medical writing.

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