In sala operatoria ogni variabile conta. Precisione e conoscenza sono alla base della riuscita di un intervento, ma cosa succede se il livello di stress del chirurgo supera la soglia di controllo? Se l’equipe medica non riesce a collaborare o fatica a coordinarsi? L’eccellenza tecnica a questo punto non è più sufficiente a garantire la sicurezza del paziente, il fattore umano diventa la variabile decisiva. Ecco che entrano in gioco le cosiddette Non-technical skills (Nts), dalla gestione dello stress alla consapevolezza situazionale, tutte capacità cruciali per la riuscita dell’operazione, le quali tuttavia risultano difficili da monitorare in modo continuo durante l’intervento.
Il progetto Ultra un digital twin per la chirurgia ultrasicura si sviluppa proprio dalla consapevolezza che tensione e carico cognitivo possono portare a errori intraoperatori e complicanze post-operatorie. Frutto della collaborazione tra l’Università di Trento e la Harvard Medical School di Boston (Usa), il lavoro si inserisce nell’ambito di ricerca innovativa del settore biomedicale e mira a raggiungere un paradigma di chirurgia ultrasicura, monitorando in tempo reale lo stato di concentrazione e di affaticamento del team chirurgico. Ce ne parla Damiano Fruet, responsabile del progetto e assegnista di ricerca in bioingegneria al Dipartimento di Ingegneria industriale dell'Università di Trento, specializzato in acquisizione e analisi di dati multi-dominio.
Il progetto si fonda sulla raccolta di dati fisiologici e ambientali di chi opera e di tutto lo staff medico. In particolare, «tramite il monitoraggio coordinato del sistema cardiovascolare, respiratorio e nervoso, i dati raccolti saranno funzionali a creare un cognitive digital twin, un gemello digitale con conoscenza in grado di riportare in tempo reale e in maniera oggettiva i livelli di stress, fatica e carico cognitivo del personale medico» spiega Fruet. La raccolta di dati avviene tramite sensori wearable, cioè dispositivi non invasivi e indossabili anche in ambienti ad alto rischio come quello medico. Queste caratteristiche sono essenziali per non recare disturbo o fastidio agli operatori medici.
Tuttavia, elaborare un dispositivo adatto per la sala operatoria non è un’operazione semplice e questo il team di ricerca UniTrento lo sa bene. «Negli Stati Uniti, in particolare al Brigham and Women’s Hospital di Boston, partner del progetto Ultra personale medico e collaboratori sono abituati a indossare sensori non invasivi per il monitoraggio delle funzioni fisiologiche, qui in Italia invece - racconta il ricercatore- l’accettabilità incontra più difficoltà e criticità». I ricercatori, per testare la praticità dei dispositivi, hanno effettuato un passaggio inverso: partendo dall’utilizzo del digital twin in altri ambienti ad alto rischio, come il Soccorso tecnico urgente dei vigili del fuoco, il sistema è poi passato all’ambito sportivo e quello riabilitativo. In quest’ultimo, il gruppo di ricerca ha dovuto modificare lo strumento di monitoraggio per consentire ai soggetti la massima capacità di movimento, passando quindi da una bretella sensore Equivital (che serve per misurare parametri fisiologici precisi durante attività ambulatoriali o di ricerca) a un braccialetto in grado di rilevare i dati funzionali all’analisi, «dettagli e accortezze che non emergono in fase di sviluppo ma solo lavorando sul campo» aggiunge Damiano Fruet.
Il progetto crea un ponte tra l’Università di Trento e la città di Boston, favorendo uno scambio scientifico e culturale tra il gruppo di ricerca del Dipartimento di Ingegneria industriale guidato da Giandomenico Nollo, e il team multidisciplinare operativo presso la Harvard Medical School con possibili significative ricadute sulla clinica e sul tessuto industriale locale. La fase centrale di Ultra prevede lo sviluppo di algoritmi per monitorare, comprendere, prevedere e ottimizzare parametri fisici e cognitivi sotto la guida di Marco Zenati, professore di cardiochirurgia alla Harvard Medical School e clinico del Brigham and Women’s Hospital di Boston. «Negli Stati Uniti sono già attivi algoritmi di questo tipo, sviluppati in ambito clinico, capaci di analizzare in maniera basilare singoli dati fisiologici come il livello di stress o l’attività cerebrale tramite Eeg.
In questo contesto, il contributo della squadra italiana è fondamentale: tramite strumenti più completi di analisi dei dati e machine learning si potrà passare dal monitoraggio di un singolo dato a una visione più completa dei livelli fisiologici degli operatori chirurgici, integrando dati multidominio nella prospettiva della “network physiology, (un campo di ricerca multidisciplinare che studia l'organismo umano come un network integrato di diversi sistemi fisiologici: cardiovascolare, respiratorio, nervoso, endocrino, ecc..ndr)» sottolinea Fruet. Infine, gli ultimi mesi di progetto saranno infine dedicati al trasferimento della metodica Cognitive Digital Twin e la sua validazione all'interno delle strutture sanitarie trentine.
Questa fase progettuale coinvolgerà anche l'azienda Opt SurgiSystem di Calliano già collaboratrice del Dipartimento di Ingegneria Industriale per lo sviluppo di nuovi modelli di sala operatoria guidata dai dati. L’obiettivo del progetto Ultra è quello di elevare gli standard di sicurezza degli ambienti operatori, riducendo il numero di complicanze e decessi. Una vera e propria rivoluzione nell’ambito sanitario, che, oltretutto, porterebbe a una significativa riduzione di costi sanitari legati alle complicanze post-operatorie. Il progetto Ultra, risultato vincitore del Bando Future of Work della Fondazione valorizzazione ricerca trentina, riceverà un contributo economico che sarà utilizzato in parte per avviare la collaborazione con l’Università di Boston e per l’acquisto di sensori indossabili per il monitoraggio dei dati.