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Utilità dell’Intelligenza Artificiale per nuovi modelli
organizzativi del servizio sanitario
Azienda Ospedaliero Universitaria – Ospedali Riuniti di Ancona
IL GRUPPO DI LAVORO
• Dr. Michele Caporossi, Direttore Generale AOU Ospedali Riuniti di Ancona
• Dr.ssa Nadia Storti – Direttore Generale ASUR Marche
• Dr. Marco Mazzanti, Honorary Consultant at Barts Heart Centre Foundation Trust, London, UK; Scientific Director of
Multicenter research Framework on Artificial Intelligence in Medicine, Coordinatore Scientifico del Progetto
• Dr. Roberto Papa, Responsabile SOSD Qualità, Rischio Clinico, Innovazione Gestionale e Tecnologica;
• Prof. Domenico Ursino, Ingegneria dell’Informazione, Università Politecnica delle Marche, Ancona
• Dr. Ezio Capitani, Sindaco di Offagna
AOU Ospedali Riuniti di Ancona: Dr. Aldo Salvi, Direttore Dipartimento Emergenza e Accettazione, Dr.ssa Lina
Zuccatosta, Direttore SOD Pneumologia, Prof. Andrea Giacometti, Direttore SOD Clinica di Malattie Infettive, Dr.ssa
Susanna Contucci – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr.ssa Cinzia Nitti – Dirigente Medico SOD Medicina
D’Urgenza, Dr Marcello Tavio, Direttore SOD di Malattie Infettive, Dr.ssa Serena Tomassetti Dirigente Medico SOD Pronto
Soccorso e OBI, Dr. Matteo Marcosignori – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI,
ASUR Marche: Dr.ssa Stefania Giacomini MMG Offagna, Dott.ssa Maria Claudia Finori MMG Offagna, Dott.ssa Maria
Elisabetta Perazzini MMG Offagna
PRESENTAZIONE DELLA SOLUZIONE 1/2
 l’Intelligenza Artificiale è capace di intervenire in diverse fasi del percorso clinico del paziente, permettendo un’analisi
causale e una gestione prognostica di grandi volumi di dati (Big Data).
 In Italia, gli effetti pandemici dovuti al nuovo coronavirus Sars-CoV-2 ha richiesto un cambio di paradigma, dall’assistenza
ospedaliera alla ricerca di soluzioni per il telemonitoraggio e la telemedicina, con funzioni di raccordo fra i servizi territoriali
e il sistema di emergenza-urgenza, allo scopo di garantire il coordinamento delle attività sanitarie e sociosanitarie
territoriali.
 Progetto RicovAI-19 (Il RICOVero ospedaliero con strumenti di “Artificial Intelligence” nei pazienti con COVid-19)
 Applicazione di un algoritmo di Intelligenza Artificiale mirato alla gestione clinica domiciliare del paziente a rischio di
positività (per sintomi o per motivi epidemiologici).
 Creazione e valutazione di un modello assistenziale che, a partire da un classico schema di monitoraggio domiciliare,
inserisce la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale per creare un nuovo modello virtuoso per la popolazione, più efficiente,
performante e funzionante: l’ospedale è a casa del paziente.
 Il protocollo dello studio pilota è destinato a chi ha sintomi Covid19 o pazienti con test tampone PCR (molecolare) positivo
e ha coinvolto ad oggi 121 persone con oltre 10.000 transazioni / misurazioni complessivamente. Nel target sono compresi
anche pazienti a rischio positività o posti in quarantena/isolamento fiduciario.
BENEFICI PER I DESTINATARI DEL MODELLO
Il modello è stato applicato sull’intera popolazione della cittadina di Offagna, in Provincia di Ancona. Inoltre visto che il
progetto RicovAI-19 punta a diventare uno strumento per la sanità Regionale, più alto è il numero di pazienti e di dati, più
saranno importanti i vantaggi e le performance del modello stesso.
PROSPETTIVA DELL’AZIENDA OSPEDALIERO UNIVERSITARIA – OSPEDALI RIUNITI DI ANCONA
• riduzione degli accessi inappropriati al Dipartimento di Emergenza/PS e riduzione dei ricoveri ospedalieri con una riduzione
del rischio legato all’inappropriato accesso e permanenza in una struttura per acuti.
PROSPETTIVE DI SVILUPPO
• Estensione del modello, in particolare durante la stagione influenzale con possibilità di gestire la problematica delle
sindromi cliniche e febbrili, causa contribuente di affollamento dei Pronto Soccorso.
• Integrazione del programma nel modello di territorialità (Ospedale – Aree Vaste – USCA – Medici di Medicina Generale)
per finalizzare un approccio “one-to-many”: L’intelligenza artificiale filtra le condizioni di stabilità clinica e le presenta al
medico permettendogli una maggiore concentrazione sui pazienti critici e un controllo preciso e più rapido dei pazienti
stabili.
PRESENTAZIONE DELLA SOLUZIONE 2/2
DESCRIZIONE DELLA TECNOLOGIA ADOTTATA 1/2
• Il programma RicovAI-19, è caratterizzato dall’applicazione di algoritmi di IA (confermati dal MMG e dal medico ospedaliero)
mirati alla gestione domiciliare del paziente a rischio di positività (per sintomi o per motivi epidemiologici) e adozione di una
finestra di valutazione sui pazienti vaccinati mediante la creazione di un osservatorio privilegiato della curva di decadimento
del titolo anticorpale per ogni singola tipologia di completa vaccinazione.
• La segnalazione quindi parte dal singolo Medico di Medicina Generale che informa e “ingaggia” il paziente.
• Una centrale operativa si occupa del reclutamento del paziente, fornitura del kit e prima formazione
• Il paziente ha a disposizione un device multiparametrico che rileva sei informazioni (all-in-one) cliniche di fondamentale
importanza e uno smartphone dotato di app dedicata tramite il quale rilevare in modo programmato i parametri del device
(frequenza cardiaca, pressione del sangue, frequenza respiratorio, saturimetria, temperatura, ECG con una derivazione).
• Ai parametri si aggiungono 10 questionari che rappresentano: le informazioni cliniche (tosse, stanchezza, dispnea, …),
epidemiologiche (contatti con persone a rischio, positive…) e anamnestiche (livello vaccinale, terapie in corso, …).
DESCRIZIONE DELLA TECNOLOGIA ADOTTATA 2/2
Questo indicatore sintetico prodotto dal sistema di IA mediante rigoroso
addestramento di machine learning suggerisce alert contenenti azioni tramite un
protocollo di escalation clinica che vede coinvolti MMG, medici del PS / medicina
d’urgenza e in ultima battuta il reparto ospedaliero.
La gestione di allarmi sui singoli parametri diventa così secondaria e il quadro clinico
del paziente confluisce in un solo indicatore sintetico, facilmente comprensibile e
consultabile. Le informazioni che portano a ciò però rimangono classificate e spiegano
il perché del valore.
FASCE DI VALUTAZIONE DEL ISC
• 0-2 (paziente critico)
• 2,01-3,25 (paziente severamente
instabile)
• 3,26-4,50 (paziente moderatamente
instabile)
• 4,51-7 (paziente lievemente
instabile)
• 7-10 (paziente stabile)
Tutti i dati inseriti al front-end vengono elaborati dal motore di IA e, grazie al modello e al relativo protocollo, inseriti in cluster
tramite un indice sintetico, l’Indicatore di stabilità clinica (ISC), che rappresenta prognosticamente il livello di stabilità o di
deterioramento del paziente secondo una classificazione a fasce. L’ISC, viene quindi calcolato per consentire una stima della
tendenza al peggioramento/miglioramento delle condizioni cliniche di un soggetto con sospetto o noto COVID-19. I valori output
dell’indicatore di stabilità clinica, rilasciato nell’ALERT dell’Applicativo di IA, vengono classificati secondo le seguenti fasce:
ANAGRAFICA DEI REFERENTI
Nome e Cognome: Marco Mazzanti
Email: marco.mazzanti@nhs.net
Altre informazioni:
Honorary Consultant at Barts Heart Centre Foundation Trust, London, UK;
Scientific Director of Multicenter research Framework on Artificial Intelligence in Medicine,
Coordinatore Scientifico del Progetto
Nome e Cognome: Roberto Papa
Email: roberto.papa@ospedaliriuniti.marche.it
Altre informazioni:
Responsabile SOSD Qualità, Rischio Clinico, Innovazione gestionale e Tecnologica
AOU Ospedali Riuniti di Ancona

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  • 1. Utilità dell’Intelligenza Artificiale per nuovi modelli organizzativi del servizio sanitario Azienda Ospedaliero Universitaria – Ospedali Riuniti di Ancona
  • 2. IL GRUPPO DI LAVORO • Dr. Michele Caporossi, Direttore Generale AOU Ospedali Riuniti di Ancona • Dr.ssa Nadia Storti – Direttore Generale ASUR Marche • Dr. Marco Mazzanti, Honorary Consultant at Barts Heart Centre Foundation Trust, London, UK; Scientific Director of Multicenter research Framework on Artificial Intelligence in Medicine, Coordinatore Scientifico del Progetto • Dr. Roberto Papa, Responsabile SOSD Qualità, Rischio Clinico, Innovazione Gestionale e Tecnologica; • Prof. Domenico Ursino, Ingegneria dell’Informazione, Università Politecnica delle Marche, Ancona • Dr. Ezio Capitani, Sindaco di Offagna AOU Ospedali Riuniti di Ancona: Dr. Aldo Salvi, Direttore Dipartimento Emergenza e Accettazione, Dr.ssa Lina Zuccatosta, Direttore SOD Pneumologia, Prof. Andrea Giacometti, Direttore SOD Clinica di Malattie Infettive, Dr.ssa Susanna Contucci – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr.ssa Cinzia Nitti – Dirigente Medico SOD Medicina D’Urgenza, Dr Marcello Tavio, Direttore SOD di Malattie Infettive, Dr.ssa Serena Tomassetti Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, Dr. Matteo Marcosignori – Dirigente Medico SOD Pronto Soccorso e OBI, ASUR Marche: Dr.ssa Stefania Giacomini MMG Offagna, Dott.ssa Maria Claudia Finori MMG Offagna, Dott.ssa Maria Elisabetta Perazzini MMG Offagna
  • 3. PRESENTAZIONE DELLA SOLUZIONE 1/2  l’Intelligenza Artificiale è capace di intervenire in diverse fasi del percorso clinico del paziente, permettendo un’analisi causale e una gestione prognostica di grandi volumi di dati (Big Data).  In Italia, gli effetti pandemici dovuti al nuovo coronavirus Sars-CoV-2 ha richiesto un cambio di paradigma, dall’assistenza ospedaliera alla ricerca di soluzioni per il telemonitoraggio e la telemedicina, con funzioni di raccordo fra i servizi territoriali e il sistema di emergenza-urgenza, allo scopo di garantire il coordinamento delle attività sanitarie e sociosanitarie territoriali.  Progetto RicovAI-19 (Il RICOVero ospedaliero con strumenti di “Artificial Intelligence” nei pazienti con COVid-19)  Applicazione di un algoritmo di Intelligenza Artificiale mirato alla gestione clinica domiciliare del paziente a rischio di positività (per sintomi o per motivi epidemiologici).  Creazione e valutazione di un modello assistenziale che, a partire da un classico schema di monitoraggio domiciliare, inserisce la tecnologia dell’Intelligenza Artificiale per creare un nuovo modello virtuoso per la popolazione, più efficiente, performante e funzionante: l’ospedale è a casa del paziente.  Il protocollo dello studio pilota è destinato a chi ha sintomi Covid19 o pazienti con test tampone PCR (molecolare) positivo e ha coinvolto ad oggi 121 persone con oltre 10.000 transazioni / misurazioni complessivamente. Nel target sono compresi anche pazienti a rischio positività o posti in quarantena/isolamento fiduciario.
  • 4. BENEFICI PER I DESTINATARI DEL MODELLO Il modello è stato applicato sull’intera popolazione della cittadina di Offagna, in Provincia di Ancona. Inoltre visto che il progetto RicovAI-19 punta a diventare uno strumento per la sanità Regionale, più alto è il numero di pazienti e di dati, più saranno importanti i vantaggi e le performance del modello stesso. PROSPETTIVA DELL’AZIENDA OSPEDALIERO UNIVERSITARIA – OSPEDALI RIUNITI DI ANCONA • riduzione degli accessi inappropriati al Dipartimento di Emergenza/PS e riduzione dei ricoveri ospedalieri con una riduzione del rischio legato all’inappropriato accesso e permanenza in una struttura per acuti. PROSPETTIVE DI SVILUPPO • Estensione del modello, in particolare durante la stagione influenzale con possibilità di gestire la problematica delle sindromi cliniche e febbrili, causa contribuente di affollamento dei Pronto Soccorso. • Integrazione del programma nel modello di territorialità (Ospedale – Aree Vaste – USCA – Medici di Medicina Generale) per finalizzare un approccio “one-to-many”: L’intelligenza artificiale filtra le condizioni di stabilità clinica e le presenta al medico permettendogli una maggiore concentrazione sui pazienti critici e un controllo preciso e più rapido dei pazienti stabili. PRESENTAZIONE DELLA SOLUZIONE 2/2
  • 5. DESCRIZIONE DELLA TECNOLOGIA ADOTTATA 1/2 • Il programma RicovAI-19, è caratterizzato dall’applicazione di algoritmi di IA (confermati dal MMG e dal medico ospedaliero) mirati alla gestione domiciliare del paziente a rischio di positività (per sintomi o per motivi epidemiologici) e adozione di una finestra di valutazione sui pazienti vaccinati mediante la creazione di un osservatorio privilegiato della curva di decadimento del titolo anticorpale per ogni singola tipologia di completa vaccinazione. • La segnalazione quindi parte dal singolo Medico di Medicina Generale che informa e “ingaggia” il paziente. • Una centrale operativa si occupa del reclutamento del paziente, fornitura del kit e prima formazione • Il paziente ha a disposizione un device multiparametrico che rileva sei informazioni (all-in-one) cliniche di fondamentale importanza e uno smartphone dotato di app dedicata tramite il quale rilevare in modo programmato i parametri del device (frequenza cardiaca, pressione del sangue, frequenza respiratorio, saturimetria, temperatura, ECG con una derivazione). • Ai parametri si aggiungono 10 questionari che rappresentano: le informazioni cliniche (tosse, stanchezza, dispnea, …), epidemiologiche (contatti con persone a rischio, positive…) e anamnestiche (livello vaccinale, terapie in corso, …).
  • 6. DESCRIZIONE DELLA TECNOLOGIA ADOTTATA 2/2 Questo indicatore sintetico prodotto dal sistema di IA mediante rigoroso addestramento di machine learning suggerisce alert contenenti azioni tramite un protocollo di escalation clinica che vede coinvolti MMG, medici del PS / medicina d’urgenza e in ultima battuta il reparto ospedaliero. La gestione di allarmi sui singoli parametri diventa così secondaria e il quadro clinico del paziente confluisce in un solo indicatore sintetico, facilmente comprensibile e consultabile. Le informazioni che portano a ciò però rimangono classificate e spiegano il perché del valore. FASCE DI VALUTAZIONE DEL ISC • 0-2 (paziente critico) • 2,01-3,25 (paziente severamente instabile) • 3,26-4,50 (paziente moderatamente instabile) • 4,51-7 (paziente lievemente instabile) • 7-10 (paziente stabile) Tutti i dati inseriti al front-end vengono elaborati dal motore di IA e, grazie al modello e al relativo protocollo, inseriti in cluster tramite un indice sintetico, l’Indicatore di stabilità clinica (ISC), che rappresenta prognosticamente il livello di stabilità o di deterioramento del paziente secondo una classificazione a fasce. L’ISC, viene quindi calcolato per consentire una stima della tendenza al peggioramento/miglioramento delle condizioni cliniche di un soggetto con sospetto o noto COVID-19. I valori output dell’indicatore di stabilità clinica, rilasciato nell’ALERT dell’Applicativo di IA, vengono classificati secondo le seguenti fasce:
  • 7. ANAGRAFICA DEI REFERENTI Nome e Cognome: Marco Mazzanti Email: marco.mazzanti@nhs.net Altre informazioni: Honorary Consultant at Barts Heart Centre Foundation Trust, London, UK; Scientific Director of Multicenter research Framework on Artificial Intelligence in Medicine, Coordinatore Scientifico del Progetto Nome e Cognome: Roberto Papa Email: roberto.papa@ospedaliriuniti.marche.it Altre informazioni: Responsabile SOSD Qualità, Rischio Clinico, Innovazione gestionale e Tecnologica AOU Ospedali Riuniti di Ancona