Training, Reorganizing, Evaluating, Enabling for Natural Birth (TREE4NB) è un progetto di ricerca e sviluppo che, attraverso l’utilizzo di Big Data Analytics, Machine Learning e Artificial Intelligence e Mobile App, punta a realizzare un nuovo modello di gestione del Percorso-Nascita in grado di ridurre il numero di parti con taglio cesareo clinicamente non necessari in Campania, la regione italiana a registrane il tasso più alto.
IL PROGETTO
TREE4NB
Partner di progetto
Capofila del progetto – cofinanziato dall’Unione Europea, dallo Stato italiano e dalla Regione Campania nell’ambito del POR Campania FESR 2014-2020 – è Innovery Spa, azienda ICT specializzata nell’analisi ed elaborazione di Big Data, in collaborazione con l’Università degli Studi di Salerno, attraverso il CIRPA (Centro Interdipartimentale per la Ricerca in diritto, economia e management della Pubblica Amministrazione) e il DIPMED (Dipartimento di Medicina e Chirurgia).
Analisi di scenario
Statistiche alla mano, in Europa l’Italia presenta la più alta percentuale di parti cesarei, perfino superiore alla soglia del 10-15% che, secondo la raccomandazione pubblicata nel 1985 dall’Organizzazione mondiale della sanità, garantisce il massimo beneficio complessivo per la madre e il feto. L’Italia, inoltre, si caratterizza per avere una spiccata variabilità dei tassi di taglio cesareo su base interregionale, con valori tendenzialmente più bassi nell’Italia settentrionale e più alti nel meridione, specialmente in Campania, dove si aggira intorno al 60%.
Il tasso di frequenza di taglio cesareo, pertanto, rappresenta un punto critico dell’assistenza ostetrica oggi in Italia, alla luce del fatto che il cesareo è considerato una procedura con profili di rischio più alti per la salute della donna e del bambino rispetto al parto naturale.
Il ricorso al cesareo, inoltre, comporta un aggravio di spese per l’intero Sistema sanitario nazionale, poiché implica un aumento dei costi (a breve e a lungo termine) di circa il 36% per la struttura sanitaria rispetto al parto naturale, legati ai giorni di degenza, eventuali complicanze post-partum, assistenza neonatale, farmaci e materiale di consumo.
Secondo gli ultimi dati, ogni anno, in Europa, si effettuano circa 160.000 i tagli cesarei non necessari, con un surplus di costo associato pari a 156 milioni di euro (dato 2017), ma nei primi anni 2000 è stato riscontrato un incremento notevole dei parti cesarei che da 16 milioni (12.1% di tutte le nascite) nel 2000 sono arrivati a 29.7 milioni (21.1% del totale) nel 2015.
Una piattaforma digitale come soluzione innovativa ICT
Alla luce di questi dati, il modello gestionale di TREE4NB potrebbe essere utilizzato da tutte le strutture sanitarie interessate, portando a una diminuzione dei parti cesari non clinicamente necessari in tutta Italia. Dal punto di vista tecnologico, infatti, il progetto mira all’implementazione di una soluzione ICT di Big Data Analytics che, basata su algoritmi di Machine Learning e Artificial Intelligence, realizzi un ambiente previsionale per il risk assessment. La piattaforma digitale risultante sarà capace di acquisire, archiviare e processare i dati relativi a una pluralità eterogenea di variabili cliniche ed extra-cliniche su pazienti, operatori sanitari e struttura assistenziale.
Inoltre, dall’insieme di queste informazioni, attraverso l’utilizzo di algoritmi predittivi, la nuova tecnologia sarà in grado di elaborare modelli capaci, da un lato, di tutelare la salute delle partorienti e dei nascituri e, dall’altro, di supportare il processo di digitalizzazione del Sistema sanitario nazionale.
Infine, lo sviluppo di una Mobile App, completamente integrata con la soluzione cloud, consentirà di incidere sull’aspetto decisionale della donna, realizzando un processo educativo e di empowerment personalizzato correlato alla predizione di rischio clinico del taglio cesareo individuale e, quindi, agevolando una scelta consapevole sulla modalità di parto.
Unicità del progetto TREE4NB
La soluzione ICT TREE4NB proposta realizza un’assoluta innovazione nell’area delle cure assistenziali e di cura al parto. Al momento, infatti, sul mercato globale non sembrano esserci prodotti ICT in grado di misurare, monitorare e controllare il rischio di taglio cesareo (non clinicamente necessario) delle strutture sanitarie con un livello di analisi multi-dimensionale capace di agire, allo stesso tempo, sulla governance di struttura, sulle decisioni cliniche e sull’empowerment del paziente.
Privacy e sicurezza dei dati
Per il raggiungimento di questi obiettivi, TREE4NB svilupperà soluzioni tecnologicamente avanzate di data privacy e data security a tutela della natura ultrasensibile delle informazioni processate in piattaforma, grazie alle risorse e alle competenze del capofila di progetto Innovery nel comparto della cybersecurity.
Nel dettaglio, la soluzione ICT sarà sviluppata secondo il principio di privacy by design per essere resiliente ad attacchi esterni diretti alla compromissione del dataset e/o degli algoritmi sviluppati (code injection, privilege escaltion).
Le fasi del progetto: la ricerca industriale e lo sviluppo sperimentale
Il progetto TREE4NB si articola in due fasi. Durante la prima, denominata di ricerca industriale, il progetto punterà alla realizzazione di una serie di obiettivi, tra cui l’analisi del contesto sociale, normativo, sanitario, economico e tecnologico del Percorso-Nascita. Successivamente, si affronterà lo studio e lo sviluppo delle tecnologie e dei processi innovativi, dei servizi, delle funzionalità e delle grandezze da monitorare per l’ottimizzazione di tale percorso, per poi arrivare alla fase finale della ricerca industriale, ovvero il disegno dell’architettura innovativa e lo sviluppo di un prototipo della piattaforma.
Si procederà quindi, nella successiva fase, a testare la piattaforma attraverso la sperimentazione e la misurazione del progetto in real life. In particolare, sarà verificata l’efficacia della piattaforma nel monitorare, controllare e ridurre i tassi di taglio cesareo (non clinicamente necessario), oltre a individuare eventuali criticità e relativi correttivi. Il progetto si concluderà con l’analisi e la proiezione dei risultati su scala regionale e nazionale, nonché con l’elaborazione di un piano strategico di diffusione dei risultati che possa consentire un’ampia valorizzazione e disseminazione delle azioni e degli esiti di progetto.