(Adnkronos) - "All'interno del patient journey", quindi del percorso del paziente, "in anestesia e rianimazione sono moltissime le applicazioni dell'intelligenza artificiale. Un esempio molto importante è la stratificazione del rischio di ogni singolo paziente: passiamo infatti da avere un rischio generico di una complicanza - pensiamo
a un paziente che viene sottoposto a un intervento per l'appendicite acuta - a definire dei rischi personalizzati per ogni singolo paziente". Lo ha detto Elena Bignami, presidente Società italiana di anestesia, analgesia, rianimazione e terapia intensiva, rappresentante di Siaarti in Fism, Federazione società medico scientifiche italiane, all'Adnkronos Salute in occasione di 'L'Ai Week', la fiera europea dedicata all'intelligenza artificiale in corso a Rho-Fiera Milano.
La stratificazione del rischio clinico sul singolo paziente "ci permette anche di poter ottimizzare tutto il periodo perioperatorio, quel periodo che va dal prericovero al periodo intraoperatorio e nel postoperatorio - spiega Bignami - sia dal punto di vista clinico sia organizzativo. Questo per noi è molto importante", specie "in un periodo di risorse limitate e che, comunque, non vanno sprecate. Ci sono infatti strumenti di intelligenza artificiale - aggiunge - che ci permettono di capire quale sarà il paziente che avrà le complicanze principali, per esempio l'insufficienza renale acuta, l'insufficienza di altri organi specifici o la necessità di terapia intensiva: questo ci permette prevenire il fatto che accadano. Ci sono poi strumenti organizzativi che fanno in modo di poter usare in modo concreto e appieno tutte le risorse a disposizione dei nostri pazienti. Per esempio nella sala operatoria, che è un ambiente molto costoso e ad alta performance - sottolinea la presidente Siaarti - l'intelligenza artificiale ci aiuta" a sfruttare al meglio ogni aspetto.
