WP1 - Analisi dei requisiti, specifiche e disegno generale dei servizi sanità umana

Nel WP1 – Analisi dei requisiti, specifiche e disegno generale dei servizi sanità umana è stato analizzato il contesto dell’integrazione della telemedicina e dell’intelligenza artificiale (IA) nell’ambito della salute umana.
 La telemedicina permette di fornire servizi sanitari a distanza, mentre l’IA supporta il monitoraggio, la diagnosi e la gestione dei pazienti.
L’analisi si è focalizzata sulle esperienze delle strutture sanitarie liguri, considerando sia quelle coinvolte nel progetto PRISCA che non coinvolte.

Un medico guarda un computer

  • La telemedicina e i suoi vantaggi
    La telemedicina include servizi come televisite, telemonitoraggio, teleconsulti e telerefertazione, migliorando l’accesso alle cure in aree remote e riducendo i tempi di attesa. Le sue applicazioni principali riguardano la continuità delle cure, l’emergenza-urgenza e la gestione delle patologie croniche.

  • Esperienze di telemedicina
    IRCCS San Martino
    Il San Martino ha implementato la teleconsulenza genetica per il melanoma ereditario, fornendo ai pazienti percorsi di diagnosi e follow-up a distanza. Ha inoltre sperimentato il teleconsulto per interventi cardiaci e il progetto “Smart PMA” per la consulenza a coppie infertili.
    Clinica Villa Montallegro
    La clinica utilizza dispositivi avanzati come i sensori unibiometrics per il monitoraggio cardiaco e il Freestyle Libre per la gestione del diabete. Fornisce anche teleconsulti specialistici per cardiologia e anestesiologia, migliorando la gestione post-operatoria.
    Istituto Gaslini
    Il Gaslini, nell’ambito del progetto “Gaslini Diffuso”, ha introdotto televisite integrate con il sistema di gestione ambulatoriale, riducendo il numero di visite in presenza. Ha attivato anche un teleconsulto multidisciplinare per le pediatrie regionali, migliorando la gestione dei pazienti cronici.

Un computer con una schermata che presenta rappresentazioni schematiche di organismi umani, grafici e la rappresentazione di un cervello

  • L’intelligenza artificiale in medicina
    L’IA si suddivide in rappresentativa (ragionamento automatico), predittiva (machine learning) e generativa (modelli di linguaggio come GPT). In ambito medico, viene utilizzata per supportare diagnosi, personalizzare trattamenti e migliorare la gestione amministrativa.
    In particolare, l’IA potenzia la telemedicina attraverso il monitoraggio remoto, la diagnosi assistita e il supporto decisionale. Tuttavia, presenta sfide etiche, come la sicurezza dei dati e la responsabilità clinica in caso di errori.

  • Servizi di analisi dati e indicatori di performance
    L’analisi svolta ha evidenziato l’importanza di monitorare le prestazioni della telemedicina tramite Key Performance Indicators (KPI), analizzando volumi di prestazioni, qualità del servizio e soddisfazione degli utenti. Per ottimizzare i servizi, si può fare uso di strumenti di Business Intelligence.

Un gruppo di persone guarda lo schermo di un computer

  • Formazione sull’uso delle tecnologie sanitarie
    La formazione è cruciale per garantire l’efficacia delle nuove tecnologie. Un caso preso in esame nell’analisi e in uso presso il Gaslini di Genova, utilizza sessioni in presenza, materiali PDF, videotutorial e corsi online per educare pazienti e operatori all’uso di dispositivi per il diabete.

  • Informazione e marketing in telemedicina
    La diffusione dei servizi di telemedicina avviene tramite siti web, social media, webinar e campagne di email marketing. Un’efficace strategia di comunicazione favorisce l’adozione delle tecnologie, aumentando l’accesso ai servizi e migliorando l’esperienza e la fiducia degli utenti.

In seguito, l’analisi si è focalizzata sulla definizione dei parametri di interesse, dei requisiti e del disegno generale della piattaforma PRISCA.

  • Approccio all’analisi delle ferite
    L’identificazione delle ferite patologiche si baserà su anomaly detection, confrontando immagini di ferite sane con quelle irregolari (diastasate, ipertrofiche, infette). Per migliorare l’accuratezza, si adotteranno tecniche di data augmentation, includendo la manipolazione di immagini e l’uso di IA generativa per creare immagini sintetiche.
  • Raccolta dati e requisiti tecnici
    La raccolta dati prevede almeno 500 immagini provenienti dalla pratica clinica e classificate da clinici esperti, con la maggiore rappresentanza possibile di ferite patologiche.
  • Formazione per l’uso della piattaforma
    Si prevede la realizzazione di materiale formativo sull’uso dell’app PRISCA, nonchè materiale informativo, cartaceo e digitale.
  • Modalità di raccolta dei dati clinici
    Il modello ipotizzato per il follow up remoto dei pazienti così come ipotizzato in PRISCA prevede la raccolta di dati da immagini e autovalutazioni dei pazienti su sintomi, fattori di rischio e parametri vitali. Il monitoraggio durerà 14 giorni dopo l’intervento, con report giornalieri e segnalazioni spontanee per sintomi particolari. Sarà considerata anche la raccolta di dati preoperatori.
Dottore in camice bianco verifica dei dati su un computer
  • Piattaforma di visualizzazione e analisi dati
    Secondo il modello di utilizzo ipotizzato, in una possibile applicazione a regime, i pazienti potranno visualizzare i propri dati tramite l’app, mentre gli operatori sanitari avranno accesso a dashboard riepilogative e alert basati su soglie predefinite. I clinici esamineranno quotidianamente le immagini e i report per garantire un monitoraggio tempestivo.