John Wiederspan, infermiere anestesista presso UW Medicine a Seattle, è ben consapevole di come gli errori possano verificarsi in un ambiente di sala operatoria ad alta pressione, specialmente durante le emergenze quando adrenalina e urgenza portano a somministrazioni affrettate di farmaci di emergenza. Nonostante gli sforzi continui per la sicurezza dei pazienti, gli errori di medicazione rimangono comuni, colpendo almeno 1 paziente su 20, con circa 1, 3 milioni di infortuni e una morte ogni giorno solo negli Stati Uniti, secondo l’Organizzazione Mondiale della Sanità. Gli errori di medicazione spesso coinvolgono la somministrazione del farmaco sbagliato o di dosaggi errati. Gli ospedali hanno adottato misure di sicurezza come etichette codificate a colori e scanner di codici a barre per mitigare gli errori, eppure questi persistono. La dottoressa Kelly Michaelsen, anestesista e ingegnere presso UW Medicine e l’Università di Washington, ha osservato che il 90% degli anestesisti ammette di aver commesso errori di medicazione in qualche momento della propria carriera. Ha immaginato che l’intelligenza artificiale potrebbe assistere fungendo da secondo paio di occhi per individuare gli errori in tempo reale, dato che circa il 99% dei medicinali utilizzati appartiene a un set limitato di 10-20 farmaci. Il suo focus era sugli errori di scambio di fiala, responsabili di circa il 20% degli errori di medicazione, che si verificano quando l’etichetta sbagliata di una siringa o di una fiala porta i pazienti ad essere iniettati con medicinali incorretti. Un esempio tragico è la morte di una donna di 75 anni al Vanderbilt University Medical Center, avvenuta dopo aver ricevuto un farmaco paralizzante invece di un sedativo. Per prevenire tali errori, Michaelsen ha sviluppato occhiali intelligenti alimentati da intelligenza artificiale, integrati con una telecamera all’interno di occhiali protettivi indossati durante le operazioni. Questo sistema esegue scansioni, leggi e confronta le etichette di fiale e siringhe, avvisando i medici se vengono rilevate discrepanze. La creazione e l’addestramento dell’AI hanno richiesto oltre tre anni, inclusa l’ottenimento delle approvazioni per l’uso di video preregistrati di preparazione dei farmaci e scenari di errore simulati per l’addestramento, a causa delle restrizioni etiche contro la deliberatezza di errori sui pazienti reali. L’AI ha dimostrato un’accuratezza del 99, 6% nel rilevare errori di scambio di fiala.

I prossimi passi prevedono di stabilire il metodo migliore per fornire gli avvertimenti, con preferenza per avvisi acustici in attesa dell’approvazione FDA. Lo studio è stato finanziato indipendentemente. Wiederspan, che ha testato il dispositivo, è ottimista sulle potenzialità di miglioramento della sicurezza dei pazienti, ma nota che il caschetto attuale in stile GoPro è ingombrante, suggerendo che una forma più piccola favorirebbe una maggiore adozione. Gli avvocati della sicurezza dei pazienti, come il Dr. Dan Cole di UCLA Health e Melissa Sheldrick, che ha perso suo figlio a causa di un errore di medicazione, sostengono che l’AI ha un grande potenziale, pur avvertendo che la tecnologia da sola non può prevenire tutti gli errori. Sheldrick sottolinea che gli errori spesso derivano da molteplici fattori come la cattiva comunicazione e sistemi ospedalieri frammentati, e che la tecnologia dovrebbe essere vista come un supporto piuttosto che una soluzione infallibile. Gli esperti evidenziano che interventi tradizionali basati sull’aumento della vigilanza o sulle checklist spesso aggiungono un carico cognitivo a medici e infermieri già sovraccarichi, con risultati limitati. Il Dr. Nicholas Cordella dell’Università di Boston osserva che le telecamere abilitate all’AI forniscono un monitoraggio passivo senza aumentare il carico di lavoro dei medici, migliorando potenzialmente la sicurezza in ambienti frenetici come le sale operatorie e di emergenza. Guardando al futuro, Michaelsen vuole espandere la capacità dell’AI di misurare il volume di farmaco nelle siringhe per prevenire errori di dosaggio, particolarmente critici in ambito pediatrico dove le dimensioni dei pazienti variano notevolmente e la diluizione dei farmaci è comune. Wiederspan immagina inoltre che questa tecnologia possa essere adattata per l’uso nelle sale di emergenza e negli edifici ospedalieri per aiutare nella dispensazione di farmaci orali, che comporta la gestione di numerosi farmaci per paziente. Tuttavia, la più ampia implementazione dell’AI negli ospedali solleva importanti questioni di privacy e sicurezza dei dati, soprattutto con dispositivi che potrebbero catturare volti dei pazienti o informazioni sensibili. Michaelsen garantisce che il loro sistema analizza solo le etichette delle siringhe e non memorizza dati personali. Cordella sottolinea la necessità di standard chiari, trasparenza e monitoraggio per affrontare i rischi legati alla privacy, e mette in guardia dal fatto che una dipendenza eccessiva dall’AI potrebbe ridurre la vigilanza e trascurare i controlli di sicurezza tradizionali. In generale, la tecnologia indossabile alimentata dall’intelligenza artificiale mostra un potenziale promettente per ridurre gli errori di medicazione in ambienti clinici complessi, completando le misure di sicurezza esistenti e aiutando i professionisti della sanità a migliorare i risultati dei pazienti, evidenziando al contempo l’importanza di considerazioni etiche, pratiche e di privacy.