Salute Digitale

In forte ritardo rispetto ai paesi nord europei e agli Stati Uniti, anche in Italia cominciano a diffondersi i primi Clinical Decision Support System (CDSS). Come accade con tutti i nuovi fenomeni c’è un po’ di confusione, dubbi sulla loro reale utilità e su come possano essere accolti dai medici. Facciamo un po’ di chiarezza.

Sebbene esistano diverse definizioni, possiamo generalizzare dicendo che un sistema di supporto alle decisioni cliniche – CDSS in inglese – è un software progettato per assistere, al punto di cura, medici ed altri professionisti sanitari nel processo decisionale.

Fondamentalmente esistono due tipologie di CDSS: basati sulla conoscenza e quelli che non lo sono. I primi sono generalmente composti da tre componenti: una base di conoscenza; un motore inferenziale; un meccanismo di comunicazione. A questi si aggiunge, di solito, un’interfaccia per la visualizzazione dei risultati che tuttavia possono essere anche mostrati direttamente nello schermo del sistema clinico che è integrato al CDSS. Questo, attraverso la componente di comunicazione, invia un dataset clinico di un paziente al motore inferenziale che, attraverso delle regole (algoritmi), estrae dalla base di conoscenza delle informazioni che vengono restituite al sistema clinico.

I CDSS che non sono basati su una base di conoscenza adoperano la machine learning, una forma di intelligenza artificiale (AI) che consente ad un sistema di imparare dalla passata esperienza e/o a trovare specifici pattern nei dati clinici. Ciò elimina la necessità di scrivere regole anche se al contempo questi sistemi non rendono esplicito il processo che ha portato ai risultati suggeriti, operando quasi come delle black boxes.

A seguito del crescente interesse sui CDSS si nota che diversi software si fregiano oggi della definizione di sistema di supporto alle decisioni. In generale qualsiasi applicazione che, tramite le sue informazioni, può essere di aiuto nel processo decisionale del medico, può essere presentato come un DSS. Vengono definite così alcune banche dati bibliografiche che contengono contenuti medici; cartelle cliniche e software di prescrizione che gestiscono informazioni cliniche e possiedono qualche algoritmo di controllo.

I veri CDSS, oltre alla differenziazione sulla loro architettura, si connotano per due importanti aspetti: la tipologia di informazioni che restituiscono; la modalità di interfacciamento e integrazione con i sistemi clinici. Per quanto riguarda i primi bisogna ricordare che nella definizione di CDSS è specificato che questi sono progettati per essere adoperati al punto di cura. Ne consegue che le informazioni e i contenuti che vengono restituiti devono essere stati concepiti e redatti per questo specifico scopo. Un medico, mentre assiste un paziente, non ha tempo di leggere articoli. Ha bisogno di informazioni chiare e sintetiche che lo mettano in guardia o gli dicano cosa fare. Più che di accedere ad una raccolta di articoli e di pagine piene di informazioni necessita di suggerimenti precisi e specifici.

Altro aspetto cruciale è la modalità di integrazione e attivazione del CDSS. Uno degli standard più diffusi è HL7 Infobutton, un protocollo che consente ad un sistema clinico di eseguire una query su una base di conoscenza per ottenere informazioni. Attraverso la pressione di un pulsante (button) il medico può accedere a contenuti più o meno pertinenti al paziente che sta trattando (in funzione della stringa di ricerca che il sistema clinico imposta e della capacità della base di conoscenza di filtrare ed estrarre un insieme di pagine). Il limite principale di questo approccio è nella sua stessa logica che è di tipo “pull“, ossia passiva. È il medico che deve premere un pulsante quando pensa di aver bisogno di supporto, ossia quando è consapevole di non sapere. Senza voler tirare in ballo Socrate bisogna osservare che il numero di nuovi articoli che vengono pubblicati ogni anno, su oltre 5600 riviste di medicina, è di oltre 800.000! È evidente quindi che per un medico è pressoché impossibile essere aggiornato e conoscere tutte le evidenze scientifiche che vengono pubblicate. Per questa ragione un CDSS, per essere efficiente, deve lavorare in logica “push“, ossia segnalare in modo attivo al medico che vi sono informazioni e suggerimenti che potrebbe considerare o che vi sono avvisi o allarmi che dovrebbe consultare. Tra gli standard che possono essere adoperati in questa logica ci sono HL7 vMR e, ancora in sviluppo, CDS Hooks, basato su HL7 FHIR.

La domanda più importante riguardo i CDSS è se sono davvero efficaci, ossia utili per i medici e se questi sono realmente disposti ad utilizzarli. Per esperienza personale posso dire che, tranne poche eccezioni, i medici sono consapevoli della necessità di avere degli strumenti di supporto alle loro decisioni basati sull’Evidence Based Medicine (EBM). Gli ambiti dove c’è maggiore interesse sono la prescrizione farmacologica (interazioni, effetti avversi, controindicazioni, dosaggi), incluso la riconciliazione della terapia, la diagnosi differenziale, la terapia. Il decreto Balduzzi prima e poi la legge Gelli poi hanno sensibilizzato i medici sull’importanza di operare in base alle evidenze scientifiche e le linee guida che permettono la depenalizzazione del reato in caso di colpa lieve. Tranne pochi casi in cui il medico si mette in competizione con il CDSS o che rifiuta a priori un supporto basato sull’EBM, la classe medica è interessata a questi strumenti.

Riguardo l’efficacia dei CDSS c’è da osservare che, a differenza dei sistemi normalmente in uso, incluso le cartelle cliniche elettroniche, per questi strumenti esistono diversi studi condotti con criteri scientifici, ad esempio clinical trial randomizzati, volti a misurarne l’impatto e l’utilità nella pratica clinica. Vi sono anche delle revisioni sistematiche che mettono a confronto più studi per trarre delle conclusioni e fornire delle indicazioni. Certamente l’esito dei trial varia fortemente in funzione del contesto, del CDSS impiegato, degli indicatori che si misurano. In linea generale è possibile affermare che l’utilità dei CDSS è stata dimostrata scientificamente in diversi studi. Anche stigmatizzando alcune conclusioni che vengono forzate per spingere a livello marketing delle soluzioni, ad esempio che i CDSS salvano vite umane, questi strumenti aggiungono molto valore alle soluzioni cliniche, incrementando l’utilità e l’efficacia degli investimenti sulle cartelle cliniche elettroniche e i sistemi di prescrizione.

In un successivo articolo vi presenterò i dati di alcuni studi sui CDSS.