Consapevolezza del Contesto tramite Telemonitoraggio on Edge dei Pazienti

Nell'ultimo anno i servizi sanitari nazionali di diversi Paesi hanno subito un sostanziale e dinamico ridimensionamento delle risorse e, nonostante questo, sono riusciti a resistere, seppur con difficoltà, all'impatto dell'emergenza sanitaria legata alla SARS-CoV-2. Questo scenario, ha accelerato il processo innovativo nel settore sanitario, dimostrando l'importanza di un ripensamento sistemico dell’assistenza a distanza, soprattutto nel momento di cura domiciliare e di dimissione dall’ospedale.

Il percorso clinico del paziente, infatti, è multiforme e complesso: non si limita al solo momento del consulto medico o della visita diagnostica, ma comprende una serie di compiti che possono essere svolti in autonomia dal paziente senza supervisione del personale medico.
In questo Exprivia si impegna per creare soluzioni di e-Health, sempre più innovative e adatte alla cura del paziente, con un approccio mirato e personalizzato.

Le soluzioni Exprivia permettono il monitoraggio a distanza del paziente a casa per mezzo di tecnologie evolute come sensori intelligenti e dispositivi medici. Scopo dell’eHealth, infatti, è quello di personalizzare il percorso terapeutico per ogni paziente, spesso indicato come Clinical Pathway (CP), prendendo sempre in considerazione le caratteristiche biologiche della patologia, gli aspetti della storia clinica e lo stile di vita del soggetto.

La Telemedicina in supporto all’emergenza sanitaria
Grazie alla telemedicina, forma necessaria nei percorsi di assistenza medico-sanitaria, il paziente può essere monitorato da remoto, attraverso la supervisione da parte di un sistema intelligente multi-agente la cui architettura può affrontare il sotto-percorso clinico specifico del paziente dimesso, verificandone la validazione tramite un medico o un infermiere e assicurando il rispetto delle prescrizioni effettive.

I dispositivi medicali intelligenti e sensori del mondo dell'Internet of Medical Things (IoMT), insieme a dispositivi ambientali e interattivi con capacità di elaborazione e archiviazione limitate, consentono di affermare che ogni dispositivo connesso a una casa intelligente può trasmettere dati utili per essere aggregati, analizzati ed elaborati. In questo modo, gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) possono essere sfruttati per fornire una diagnostica predittiva che promuove, si adatta e convalida alle normali attività del paziente in casa.
Pertanto, i compiti del paziente sarebbero convalidati per il suo percorso clinico allegato, che può essere gestito come un workflow in una fase di valutazione delle attività di Process Mining.

L’innovativo approccio di Exprivia per il supporto strategico al percorso clinico di un paziente
Nel Paper consultabile, pubblicato negli atti della conferenza internazionale AIxIA 2020 – Advances in Artificial Intelligence (19a Conferenza Internazionale dell'Associazione Italiana per l’Intelligenza Artificiale) Exprivia, con la collaborazione del Politecnico di Bari, nello spirito della prospettiva dell’Internet of Medical Things, esplora gli aspetti formali dell’esecuzione di attività di Process Mining in un’infrastruttura di Edge Computing, in cui i log delle attività vengono raccolti da dati provenienti da dispositivi medici, mobili e interattivi.

La soluzione ideata si focalizza sul modulo intelligente denominato CPAC (Clinical Pathway Adherence Checker) che aiuta i pazienti a seguire le prescrizioni mediche (cioè le terapie) e fornisce ai medici azioni per indurli a escludere un deterioramento clinico.
Lo studio aggiunge ulteriore concettualizzazione allo scopo di progettare e sviluppare un’architettura di piattaforma full-Edge, in cui diversi moduli di AI cooperano verso un grande obiettivo congiunto o diversi piccoli obiettivi legati al mondo della sanità.

I vantaggi sono molteplici: in primo luogo si alleggerisce il carico di lavoro del medico rimuovendo compiti meno critici; in secondo luogo il telemonitoraggio è reso più economico e accessibile, soprattutto per le aree remote dove l'assistenza medica è limitata; e infine, si incentiva il progresso della tecnologia medica attraverso i Big Data. In definitiva, l’Edge Computing renderà più semplice la gestione e la classificazione dei dati in modo uniforme, efficiente e sicuro.

Inoltre, considerando la vulnerabilità intrinseca delle tecniche di IA, Exprivia propone un modulo di rilevamento delle anomalie, denominato CPAD (Clinical Pathway Anomaly Detection) che può fungere da sistema di Explainable Security, consentendo di ricevere una spiegazione esaustiva delle segnalazioni di attacco che possono essere facilmente interpretate anche da non esperti di Machine Learning e quindi, in questo caso, dal medico e dal paziente che si sta sottoponendo al trattamento.