eHealth per l'audiologia: il 'cognitive computing' per la gestione del paziente anziano con impianto cocleare

Autor: Tognola G, Murri A, Cuda D
Jazyk: italština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: XXXVI Congresso Nazionale della Società Italiana di Audiologia e Foniatria, Siena, 27-30/09/2017
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Popis: Scopo dello studio: La riabilitazione uditiva del paziente anziano presenta diverse criticità e deve tener conto di aspetti legati sia alla tecnologia che alla disabilità percepita. L'audiologia dispone di validi strumenti per la valutazione del quadro clinico globale del paziente con disabilità uditiva. Sfortunatamente, però, il personale medico non sempre riesce a far fruttare nella sua interezza la mole di informazioni teoricamente disponibili poiché, nella pratica, tali informazioni sono spesso frammentate in documenti e sorgenti diverse, sono parzialmente mancanti o contrastanti tra di loro. Una soluzione a questo problema è l'uso di sistemi computerizzati a supporto del clinico. Purtroppo, nonostante la crescente spinta verso la digitalizzazione nella sanità, attualmente circa l'80% dei dati medici è del tutto invisibile ai sistemi computerizzati poiché tali dati sono in un formato non strutturato; tra questi si citano dati e informazioni provenienti da referti e trascrizioni mediche scritte in linguaggio naturale, risultati di test clinici e anche messaggi ed allegati email. La rilevanza dei dati non strutturati nella pratica clinica è importante, poiché essi contengono informazioni relative allo stato di salute del paziente. Parecchie informazioni mediche, inoltre, devono comunque essere redatte in forma non strutturata poiché in alcune circostanze solo l'uso del linguaggio naturale consente la descrizione fedele, precisa e accurata del caso clinico. Questo è il primo lavoro scientifico nel dominio della audiologia in cui si è sviluppato un sistema intelligente di facile ed immediato utilizzo nella pratica clinica audiologica, basato sul 'cognitive computing', in grado di 'interpretare' testi non strutturati di rilevanza medica nella cartella clinica del paziente (quali i referti), di estrarre da essi dati e informazioni rilevanti per la riabilitazione uditiva del paziente e di dare un supporto per la individuazione del percorso riabilitativo più opportuno. Materiali e Metodi: La prima valutazione pilota del sistema è stata fatta su pazienti anziani (N=52) con disabilità uditive sottoposti ad impianto cocleare. Sono state elaborate le informazioni estratte ed opportunamente interpretate dal sistema di 'cognitive computing' sui dati e documenti non strutturati delle cartelle cliniche ambulatoriali contenenti la documentazione generata alla visita di accettazione e successivamente alle visite di follow-up post-impianto. I documenti elaborati includevano referti medici, risultati alle valutazioni audiometriche e psicoacustiche, schede tecniche con il set up degli impianti, risultati ai questionari di auto-valutazione e valutazioni logopediche. Risultati: Grazie al 'cognitive computing', il sistema è stato in grado di estrapolare dai documenti non strutturati le informazioni sia testuali che numeriche relative alla anamnesi medica, alla patologia attuale, alla diagnosi, ai possibili fattori di rischio per la sordità riscontrati, alla valutazione audiologica e logopedica, alla strategia di amplificazione in uso e alla valutazione delle capacità comunicative pre- e post-impianto. Tutte le informazioni così estratte sono state archiviate e poste in successione cronologica adeguata in un'unica piattaforma detta 'patient summary'. Discussione e Conclusioni: Il sistema ha fornito al personale medico un'unica piattaforma in cui convergono tutte le informazioni relative al singolo paziente in maniera coerente e strutturata, a partire da documenti originariamente redatti in linguaggio naturale. Tale sistema fornisce il quadro d'insieme dello stato del paziente, permette di monitorare i progressi nelle sue capacità comunicative e offre un valido aiuto nella definizione del miglior percorso di amplificazione del paziente. Finanziamento allo studio: progetto 'PNRCNR Aging Program 2012-18'.
Databáze: OpenAIRE
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