La pressione sui Pronto Soccorso in Italia ha raggiunto limiti di non ritorno in termini di spreco di tempo, innapropriatezza, danno alle emergenze vere, stress lavorativo e mancanza di professionisti Medici che preferiscono specializzazioni piu’ remunerative e meno sogette a denunce e violenze verbali e fisiche.
Il triage dei pazienti viene utilizzato soprattutto in medicina d’urgenza per organizzare i pazienti in base alla gravità della lesione e/o della malattia e per istruire i fornitori su chi trattare per primo.
L’intelligenza artificiale e il machine learning potrebbero essere utilizzati anche in contesti di emergenza per determinare o prevedere risultati o diagnosi specifici. Ad esempio, alcuni ricercatori mirano a sviluppare interfacce ML in grado di identificare sepsi e arresto cardiaco con maggiore precisione rispetto ai metodi attuali e più tradizionali.
Questi studi, sebbene preliminari, affermano che i sistemi che utilizzano l’IA e il ML possono identificare queste diagnosi specifiche in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali, il che potrebbe portare all’identificazione precoce di esiti ad alto rischio nel pronto soccorso.
La tecnologia indossabile (ad es. FitBit, Apple Watch, Amazon Halo) è un’opzione di salute digitale.
I dispositivi indossabili hanno rilevato accuratamente gli eventi respiratori e cardiovascolari nei pazienti, suggerendo un futuro promettente per aiutare il triage in contesti di emergenza.
Oltre alle applicazioni ospedaliere, la tecnologia indossabile può essere utilizzata anche dai fornitori di servizi di emergenza sanitaria prima che i pazienti arrivino in ospedale.
Ad esempio, i ricercatori in Indonesia hanno trovato l’efficacia in un dispositivo a basso costo che funziona in combinazione con un dispositivo mobile per aiutare i primi soccorritori nel triage in incidenti con vittime di massa, mostrando loro i parametri vitali di base continui (p. es., frequenza cardiaca, livello di ossigenazione e frequenza respiratoria ) trasmettendo in tempo reale le informazioni al Ps di destinazione prima che il paziente critico arrivi a destinazione, facendo guadagnare tempo prezioso.
l’IA, il machine learning, i dispositivi indossabili e il teletriage sono buone opzioni per ridurre i tempi di attesa ospedalieri, accelerare diagnosi accurate e dare priorità agli infortuni in una varietà di strutture sanitarie.
