Il Sistema Clinico di Supporto alle Decisioni (Clinical Decision Support System - CDSS) è il componente della Piattaforma Informatica risultante dal progetto, demandato a supportare i medici nel processo decisionale. In ambito clinico i processi decisionali sono caratterizzati da tre fasi importanti:
• formulazione della diagnosi: effettuata dal medico sulla base della raccolta di informazioni inerenti sintomi, dati biologici e clinici,
• scelta e pianificazione dell’intervento terapeutico: effettuata tenendo conto dei protocolli clinici definiti per la patologia rilevata,
• enunciazione della prognosi: effettuata attraverso l’analisi, la valutazione e la previsione dell’evoluzione della malattia nel tempo.
L’elemento comune a ciascuna delle fasi del processo decisionale in ambito clinico è la necessità di identificare, acquisire, interpretare ed elaborare un set di dati del paziente. Un sistema di supporto alle decisioni in ambito clinico intende agevolare questo processo decisionale automatizzando l’interpretazione dei dati sulla base di adeguati modelli matematici. A tal fine, è fondamentale raccogliere le informazioni adeguate in una base di conoscenza medica in grado di memorizzare dati ed esperienze dello specifico dominio. In tal senso un prerequisito per i sistemi clinici di supporto alle decisioni, riguarda la necessità di sviluppare procedure per l’acquisizione e l’opportuna codifica della conoscenza medica di interesse. Nell’ambito del progetto, l’impiego di tecniche di machine learning ha permesso di classificare i pazienti suggerendo l’appartenenza di un soggetto ad uno fra i diversi insiemi di una famiglia.
In particolare, il Sistema Clinico di Supporto alle Decisioni della Piattaforma Informatica ha l’obiettivo di supportare i medici nella classificazione dei pazienti considerando il loro stato di salute in relazione agli ambiti (sociale, familiare, lavorativo) al fine di cogliere tutte quelle difficoltà che nel contesto di riferimento possono causare difficoltà. In tal senso è stata impiegata la classificazione ICF, Classificazione Internazionale del Funzionamento, della Disabilità e della Salute, parte della più ampia famiglia delle Classificazioni Internazionali dell’OMS (Organizzazione Mondiale della Sanità).
La classificazione ICF fornisce sia un linguaggio unificato e standard, sia un modello concettuale di riferimento per la descrizione della salute e degli stati ad essa correlati. L’ICF descrive le situazioni di vita quotidiana in relazione al loro contesto ambientale evidenziando l’unicità di ogni persona piuttosto che mettere in risalto la sua salute o la sua disabilità.
In definitiva, il Sistema Clinico di Supporto alle Decisioni della Piattaforma Informatica ha raggiunto i seguenti obiettivi previsti da progetto:
• classificare e profilare il paziente;
• supportare il monitoraggio dello stato di salute e dello stile di vita del paziente, in collaborazione con i singoli attori della rete oncologica territoriale (acquisizione dati e parametri da monitorare);
• implementare specifici protocolli e linee guida cliniche per il monitoraggio e valutazione del decorso terapeutico (piano di cura).
Allo scopo di garantire l’interoperabilità con altri sistemi del mondo sanitario, il prototipo “Clinical Decision Support System” prevede una modellazione dei dati gestiti in adesione a standard definiti nel settore del digital health. In particolare, è stato adottato lo standard FHIR (pronunciato “fire”), Fast Healthcare Interoperability Resources, creato dalla health-care standard organization HL7 (Health Level Seven International) (HL7, 2017). Più nello specifico, l’FHIR è stato di ausilio per la definizione del formato dei dati, delle risorse e delle API per lo scambio di electronic health records (EHR).
Nel supportare le acquisizioni di dati clinici e personali del paziente sono stati utilizzati i seguenti dispotivi e strumenti:
- Strumento riabilitativo con biofeedback (metodo Riablo di Corehab). Il metodo Riablo è una soluzione offerta da Corehab per la riabilitazione neuromotoria che consente di aiutare i pazienti a lavorare su modelli di movimento che già conoscono, evitando errori e compensazioni, migliorando il training con un meccanismo di autocorrezione durante i movimenti. Il sistema include oltre 200 esercizi personalizzabili, più di 50 protocolli ed alcune valutazioni di base.
- App mobile per la raccolta di feedback dal paziente (questionario sullo stato di salute)
- Dispositivo indossabile per la misurazione di parametri biomedicali (pressione, frequenza, passi,…). Lo SMARTWATCH utilizzato è un dispositivo indossabile per il benessere e la salute personale. Il dispositivo utilizza tecnologie all’avanguardia, assicurando qualità e precisione delle misurazioni. Il dispositivo consente di monitorare continuamente i parametri vitali, in tempo reale, con una registrazione biometrica 24 ore su 24. Il dispositivo invia suggerimenti e avvisi, con la massima semplicità e facilità.
Gli elementi distintivi riguardano la:
- Classificazione automatica dello stato di salute del paziente mediante appropriati indicatori (es. ICF);
- Visualizzazione analitica dei biomarcatori digitali, correlati a dati clinici, fattori biomedici, sociali e di contesto;
- Servizi personalizzati di alerting basati sull’early detection di rischi clinici mediante il rilevamento di sintomi, deficit funzionali, stile di vita ed eventi nascosti.
La soluzione, in conclusione, supporta la presa in carico e il monitoraggio attivo e consapevole dei pazienti, supportando una valutazione clinica oggettiva dello stato di salute, favorendo la verifica e il miglioramento del percorso di cura (es. appropriatezza e aderenza della terapia).