Infermieristica e intelligenza artificiale

Prima di esplorare la relazione tra infermieristica e intelligenza artificiale, è essenziale contestualizzare il loro rapporto nel corso della storia.

A partire dagli anni 50’, nelle organizzazioni governative, nei centri di ricerca e nelle grandi imprese di molti Paesi nel mondo, venivano utilizzati i primi sistemi di memorizzazione, calcolo e analisi digitale dei dati.

In Italia, quando è stato istituito il Servizio Sanitario Nazionale (SSN) nel 1978, i computer quindi esistevano già da un bel pò di tempo. Tuttavia, nelle strutture sanitarie della pubblica amministrazione, a livello locale, ovvero negli ospedali e nelle Unità sanitarie locali (Usl – in seguito divenute Aziende sanitarie locali – Asl), venivano utilizzati quasi esclusivamente per scopi amministrativi. Poi, quando furono inventati i personal computer (PC), le strutture sanitarie introdussero progressivamente i PC in ogni Reparto ospedaliero e ufficio.

Da allora fino al 2020, quasi tutta la documentazione relativa allo stato di salute di una determinata persona che ha interagito con qualsiasi professionista sanitario del SSN (medico, infermiere, ecc.) è stata registrata su supporti cartacei eterogenei (Cartelle mediche, cartelle infermieristiche, Piani terapeutici, ecc.), in cui dati e informazioni, non essendo standardizzati, sono frammentati, difficilmente accessibili, spesso parziali, non precisi.

Anche quando la documentazione sanitaria, ha iniziato ad essere informatizzata è stata strutturata con software proprietari eterogenei, ed stata archiviata su server locali aziendali che nella maggior parte dei casi, non comunicano spesso, neppure tra reparti e uffici della stessa organizzazione. Per quanto riguarda l’infermieristica, è una disciplina che si è evoluta negli ultimi 40 anni.

Dal problem solving come metodo scientifico di riferimento teorico nei vecchi corsi di infermiere professionale, si è passati nei corsi di laurea in “Scienze infermieristiche” all’utilizzo di diagnosi infermieristiche, interventi e risultati infermieristici, indispensabili per programmare i piani di assistenza individuale (PAI).

Purtroppo non essendoci ancora un linguaggio infermieristico standardizzato di riferimento nazionale e un software nazionale che allinei la formazione all’esercizio professionale, c’è uno scollamento tra gli insegnamenti teorici e le attività pratiche, con il risultato che quasi tutti i dati prodotti fino ad oggi dagli infermieri in Italia, sono praticamente invisibili dai sistemi digitali.

Dal 2022 con l’istituzione del fascicolo sanitario elettronico (FSE) tutti gli operatori e fornitori di prodotti e servizi per la salute dovranno cominciare ad alimentare il FSE con dati standardizzati e interoperabili tra le diverse piattaforme e sistemi sanitari, nel rispetto delle normative nazionali ed europee in relazione a privacy, accessibilià e cybersicurezza. E ora veniamo all’intelligenza artificiale (AI).

Non esiste una definizione universale condivisa di IA. In questo elaborato definiamo l’IA come la capacità delle macchine digitali di comunicare tra loro e con gli esseri umani, elaborando grandi quantità di dati quasi istantaneamente imitando il comportamento umano e potenzialmente aumentando le capacità umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la creatività.
L’IA è una tecnologia che per funzionare ha bisogno essenzialmente di 3 cose:

• Dati;
• Capacità computazionale;
• Algoritmi.

L’IA quindi non è la soluzione ad ogni problema in campo sanitario.
Al contrario, vediamo perché l’IA applicata in un contesto sanitario specifico come la diagnostica per immagini, sia un potente strumento di supporto decisionale nelle scelte di un medico.

Dal 1993 a livello internazionale viene rispettato uno standard chiamato DICOM (Digital Imaging and COmmunications in Medicine) che definisce i criteri per la comunicazione, la visualizzazione, l’archiviazione e la stampa di dati di tipo biomedico e le informazioni relative a tutte le immagini prodotte da apparecchiature per la diagnostica in campo sanitario come ad esempio: elettrocardiogramma (ECG), ecografie (ECO), radiografie (RX), risonanze magnetiche nucleari (RMN), tomografie assiali computerizzate (TAC).

Significa che oggi, abbiamo accesso a miliardi di ECG, RX, ECO, TAC, RMN che contengono dati che possono essere analizzati e confrontati in pochi secondi dalle macchine grazie allo standard DICOM che ha permesso di etichettare certi tipi di immagine.

Per esempio se il medico chiede il supporto all’IA nella diagnosi di un sospetto di tumore della mammella, le “Radiografia del torace” etichettate come “Sospetto polmonite” non vengono prese in considerazione, mentre vengono cercate e confrontate tutte le radiografie disponibili in rete negli ultimi 30 anni, che invece sono etichettate come “Mammografia” per “Sospetto tumore della mammella”.

È fondamentale comprendere l’importanza di questo passaggio per prendere consapevolezza dell’immenso lavoro che c’è da fare per utilizzare l’IA nell’infermieristica.

La professione infermieristica ha l’opportunità di avviare un processo di trasformazione digitale di ogni singolo processo a partire dalle singole interazioni:

• infermiere-utente;
• infermiere-familiare/caregiver;
• infermiere-infermiere;
• infermiere-altro professionista sanitario;
• infermiere-IoT;
• infermiere-struttura sanitaria;
• Infermiere-istituzione.

In ogni tipo di interazione c’è uno scambio di dati che dovranno essere definiti, classificati e codificati in modo da renderli interpretabili e analizzabili in pochi secondi dai modelli di apprendimento automatico (machine learning) fino ai large language model (LLM) cioè l’IA generativa, in grado di creare dati sintetici e fornire soluzioni digitali sorprendenti.

La complessità di queste attività fa emergere la necessità di progettare un software nazionale/europeo per l’infermieristica digitale che utilizzi un linguaggio standardizzato e codificato come l’ICNP (International Classification of Nursing Practice) da utilizzare sia nella formazione accademica che nell’aggiornamento professionale continuo.

Questa soluzione proposta consentirà di utilizzare l’IA nell’infermieristica a supporto delle attività professionali in ogni contesto operativo e a beneficiarne saranno non solo gli infermieri ma anche gli assistiti, i servizi sanitari digitali e le istituzioni di e-governance.

Autore: Giovanni Stani – Digital Nursing Designer