OPTIMISED

Creazione di un percorso ottimizzato per il flusso dei dati e la gestione del paziente con quadro clinico e radiologico compatibile con COVID-19

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Abstract

L’epidemia da SARS-CoV-2 che recentemente ha colpito l’Italia ha evidenziato alcune criticità nella gestione dei pazienti COVID-19+, dovuta soprattutto alla complessità della patologia. Molte strutture ospedaliere si sono trovate in difficoltà nel gestire i pazienti non disponendo di strumenti efficaci per prevedere l’evoluzione della patologia. Pertanto, queste esperienze hanno sottolineato la necessità di identificare e validare strumenti diagnostici precoci capaci di predire l’out-come clinico di questi pazienti. Infatti, la diagnosi, attualmente basata sulla rilevazione di RNA virale tramite real-time PCR, non fornisce informazioni sulla gravità e sulle possibili evoluzioni della malattia.

Inoltre, la mancanza di evidenze “solide” sulla patologia ha determinato un disomogeneo approccio diagnostico-strumentale. Ad esempio, nell’Azienda Usl Toscana Centro (AUSL Toscana Centro) presso il Dipartimento di Emergenza è stato eseguito, oltre alla valutazione clinica e laboratoristica, il radiogramma standard del torace a tutti i pazienti mentre nell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (AOUP) i pazienti sono stati sottoposti anche alla tomografia computerizzata (TC) del torace ed all’ecografia polmonare. Chiaramente questo diverso approccio diagnostico rappresenta attualmente un limite per la mancanza di uniformità nella raccolta dei dati sul territorio, e richiede un’analisi accurata con l’obiettivo di validare le diverse metodiche applicabili in setting di cura differenti in base alle loro peculiarità. Pertanto, è essenziale eseguire un’analisi retrospettiva dei dati di imaging, unitamente ai parametri laboratoristici ed agli esiti clinici, per eseguire nuove indagini mirate e validare i risultati ottenuti in una coorte prospettica. In questo complesso scenario, OPTIMISED si propone di creare un percorso di gestione del flusso di dati derivanti da analisi ematiche e di imaging grazie all’apporto di nuovi metodi di analisi statistica e di intelligenza artificiale (AI), in particolare di deep learning. I risultati ottenuti si pongono come obiettivo di identificare le potenzialità e i limiti delle diverse metodiche di imaging nel processo di stratificazione del rischio, ed il ruolo di specifici parametri ematici accuratamente selezionati nel percorso diagnostico-prognostico del paziente. Le conoscenze acquisite e integrate durante il progetto porteranno in una prima fase alla creazione di un modello prognostico di stratificazione del rischio in un paziente con quadro clinico e radiologico compatibile con COVID-19. In seguito, potranno essere prodotte “raccomandazioni” mirate agli operatori sanitari nella presa in carico dei pazienti. Il percorso delineato ed ottimizzato sarà smart e facilmente esportabile ad altre realtà ospedaliere sia della Toscana che di altre regioni, con la finalità di garantire una migliore gestione delle risorse del SSN in vista di possibili nuovi picchi di COVID-19, ma anche in previsione di altre future pandemie.

Duration

25 Months

Financial Institution

Ente Pubblico Locale