Sensori in grado di rilevare la pressione arteriosa, la glicemia, la concentrazione dell’ossigeno nel sangue, e aiutare il controllo del paziente a domicilio. Ma anche cerotti che rilevano l’elettrocardiogramma e tatuaggi in grado di trasmettere con sistema wireless il livello di glicemia del paziente.
“Questo tipo di approccio, che oggi è a disposizione della cardiologia digitale, se fosse inserto nei Lea potrebbe far risparmiare il Servizio sanitario nazionale (SSN)“. Lo spiega all’Adnkronos Salute Fabrizio Ammirati, direttore UOC Cardiologia, direttore Dipartimento Medicina (Asl Roma 3) e direttore scientifico del convegno “Cardiologia digitale 2019” che si è chiuso ieri a Roma.
“Il paziente monitorato a distanza ha la possibilità di avere una diagnosi anticipata su eventuali complicanze perché è più controllato rispetto a chi invece fa visite una volta ogni tanto – spiega Ammirati – ad esempio per la recidiva di fibrillazione atriale, se c’è si evidenzia un segnale durante il monitoraggio e si potranno subito somministrare gli anticoagulanti anti-aritmici ed evitare le conseguenze. Con il controllo a distanza che oggi si può fare con i tanti strumenti della sanità digitale si possono ridurre i ricoveri e quindi far risparmiare anche il SSN. Poi un paziente seguito in remoto da casa ha una qualità della vita migliore. Insomma – aggiunge – i vantaggi economici sono dimostrati ma non si capisce perché ancora non si riesca a fare un lavoro di sistema sulla sanità digitale e pensare di inserirla nei Lea, oggi solo poche realtà hanno investito seriamente su questo settore”. “La sanità così come è organizzata oggi non è più sostenibile – rimarca Ammirati – l‘obiettivo del convegno è stato quello di immaginare un nuovo modo di organizzare la sanità, migliorando le modalità di accesso e di erogazione delle cure. I termini big data, “machine learing” o blockchain sono poco conosciuti in sanità mentre in altri ambiti sono ormai diffusi“.
Ma come le nuove tecnologie possono aiutare la sanità?
“Per quanto riguarda i big data – continua Ammirati –, la raccolta di enormi quantità di dati su patologie consente di capire l’epidemiologia e studiare la popolazione. Per la “machine learnig“, invece, attraverso le “app” che rilevano i dati clinici, si possono comprendere le grandi patologie e tracciare dei percorsi condivisi e comuni. L’obiettivo finale è pensare a un ospedale intelligente che deleghi in remoto il controllo dei pazienti e riservi le prestazioni ospedaliere a quelli affetti da patologie acute – conclude il cardiologo – Il futuro potrebbe essere uno “smart hospital” che dialoga con una “smart home”, ovvero una casa fornita di sensori ambientali e pazienti che indossano sensori“
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