Uno studio multidisciplinare sullo scompenso cardiaco, su come riconoscere quei pazienti che sono a rischio ricaduta. Questo, in sintesi, l'importante novità dello studio scientifico interamente ideato e sviluppato da un gruppo multidisciplinare di cui fanno parte clinici della struttura di Medicina degli ospedali di Vimercate e Desio, i sistemi informativi aziendali, il Politecnico e l’Università degli Studi di Milano. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista internazionale "Internal and Emergency Medicine”, organo ufficiale della Società Italiana di Medicina Interna.

Il lavoro si concentra sullo scompenso cardiaco, una delle prime cause di ricovero in ambito internistico-cardiologico che spesso si associa a un aumentato rischio di nuova ospedalizzazione, con importanti ricadute sulla qualità della vita e sul sistema sanitario. “Purtroppo gli strumenti sviluppati dalla ricerca tradizionale non sono molto performanti perché subentrano molte variabili che la ricerca convenzionale fa fatica ad analizzare insieme - spiega il dottor Hernan Polo Friz, specialista della Medicina interna di Vimercate e prima firma della ricerca -. L’intelligenza artificiale appare, invece, uno strumento molto interessante, perché è in grado di gestire molte variabili e l’interazione tra di esse. Nello studio abbiamo sviluppato diversi modelli di intelligenza artificiale che dimostrano una buona performance, con risultati migliori, se confrontati con gli strumenti tradizionali, nell’identificazione del paziente con scompenso cardiaco ad alto rischio di nuovo ricovero”.

Questi risultati possono avere delle ricadute concrete sull’attività clinica ospedaliera e sull’integrazione ospedale-territorio. “Ad esempio i modelli si potrebbero utilizzare per identificare, al momento della dimissione, pazienti ad alto rischio di un nuovo ricovero, ed avviare percorsi differenziati di gestione integrata ospedale-territorio, allo scopo di ridurre il tasso di nuova ospedalizzazione, migliorando la qualità della vita dei pazienti e ottimizzando l’utilizzo delle risorse”.

Lo sviluppo di modelli d’intelligenza artificiale è reso possibile dall’elevato livello di integrazione dei dati che vanta ASST Brianza e che la collocano nel ristretto gruppo dell’istituzioni che a livello nazionale sono in grado di eseguire ricerca clinica e acquisire sviluppi concreti in questo ambito.